當(dāng)AI不再只是解題機(jī)器，而能與人類(lèi)并肩完成嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蒲凶C明，這意味著什么？

清華大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)以自主研發(fā)的AI數(shù)學(xué)家系統(tǒng)（AIM）為協(xié)作伙伴，通過(guò)人機(jī)交互的模式成功解決了一項(xiàng)均勻化理論研究問(wèn)題，形成約17頁(yè)數(shù)學(xué)證明。

該成果系統(tǒng)性驗(yàn)證了AI從“數(shù)學(xué)解題工具”升級(jí)為“科研協(xié)作伙伴”的可行性，為復(fù)雜數(shù)學(xué)問(wèn)題的突破提供了新路徑。

這一突破，也讓AI真正踏入了“原創(chuàng)科研”的核心地帶，為未來(lái)數(shù)學(xué)發(fā)現(xiàn)的方式打開(kāi)了新的想象空間。

數(shù)學(xué)研究的“AI困境”

近年來(lái)，AI在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的表現(xiàn)屢獲突破：

• Gemini憑借Deep Think技術(shù)達(dá)到國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO 2025）金牌水平；

• o4-mini模型在專家級(jí)數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試FrontierMath中超越人類(lèi)平均團(tuán)隊(duì)表現(xiàn)；

• GPT-5-Thinking協(xié)助研究者解決了量子計(jì)算領(lǐng)域的難題。

然而，這些成果多集中在“短時(shí)間、標(biāo)準(zhǔn)化”的競(jìng)賽類(lèi)任務(wù)中，與真實(shí)數(shù)學(xué)研究的需求存在巨大鴻溝。

當(dāng)前主流AI系統(tǒng)在數(shù)學(xué)研究中存在明顯局限：FunSearch、AlphaEvolve等依賴問(wèn)題的程序化表述，僅適用于部分?jǐn)?shù)學(xué)領(lǐng)域；AlphaGeometry系列則聚焦幾何推理，難以覆蓋更廣泛的數(shù)學(xué)分支。

即便部分AI能提供碎片化見(jiàn)解，完整證明的構(gòu)建與驗(yàn)證仍需依賴人類(lèi)，難以真正融入研究全流程。

該研究的核心目標(biāo)正是打破這一困境，通過(guò)構(gòu)建“人類(lèi)分析+AI推導(dǎo)”的協(xié)同范式，讓AI的推理能力與人類(lèi)的邏輯分析能力、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)儲(chǔ)備形成互補(bǔ)，共同攻克單一主體難以突破的復(fù)雜數(shù)學(xué)難題。

五大模式為AI輔助數(shù)學(xué)研究提供“操作指南”

均勻化理論是連接材料科學(xué)、流體力學(xué)與數(shù)學(xué)的核心橋梁，其核心是分析異質(zhì)材料微觀結(jié)構(gòu)變化對(duì)宏觀力學(xué)行為的影響。

本研究聚焦的具體問(wèn)題為：當(dāng)周期性分布的流體夾雜尺度趨近于零（ε→0）時(shí)，如何推導(dǎo)耦合Stokes-Lamé系統(tǒng)的極限均勻化方程，并嚴(yán)格證明原解與極限解的誤差估計(jì)。

該問(wèn)題來(lái)源于真實(shí)數(shù)學(xué)研究，具有顯著挑戰(zhàn)性。

最終，團(tuán)隊(duì)通過(guò)人機(jī)協(xié)同不僅得出極限方程，更精確證明了誤差階數(shù) α=1/2，形成約17頁(yè)數(shù)學(xué)證明。

Stokes-Lamé系統(tǒng)

具體來(lái)看，團(tuán)隊(duì)在人機(jī)協(xié)同模式下，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的迭代分析，將原問(wèn)題拆解為六個(gè)子問(wèn)題（見(jiàn)下圖），通過(guò)系統(tǒng)性的人機(jī)協(xié)同工作對(duì)六個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行各個(gè)擊破，最終在此基礎(chǔ)上獲得原問(wèn)題的完整證明。

而AIM系統(tǒng)在幾個(gè)最困難子問(wèn)題的證明過(guò)程中作出非平凡貢獻(xiàn)。

子問(wèn)題拆解及人機(jī)分工

在研究過(guò)程中，團(tuán)隊(duì)并非簡(jiǎn)單“使用AI”，而是系統(tǒng)性總結(jié)出了五大高效人機(jī)交互模式，為數(shù)學(xué)家運(yùn)用AI開(kāi)展研究提供了可復(fù)用、可推廣的實(shí)踐框架：

1、直接提示（Direct Prompting）

通過(guò)“定理提示”（提供關(guān)鍵定理及適用條件）、“概念引導(dǎo)”（明確證明框架與策略方向）、“細(xì)節(jié)優(yōu)化”（校準(zhǔn)符號(hào)定義與局部推導(dǎo)錯(cuò)誤），引導(dǎo)AIM聚焦核心推理路徑，減少無(wú)效探索。

例如，在“Cell Problem”的分析中，人類(lèi)專家向AIM提供了相關(guān)理論方法的輔助引理，使其推理錨定在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)基礎(chǔ)上，避免邏輯偏離。

2、理論協(xié)同應(yīng)用（Theory-Coordinated Application）

將某一數(shù)學(xué)分支的完整理論體系（定義、引理、推理規(guī)則）打包為“知識(shí)包”提供給AIM，使其在預(yù)設(shè)理論框架內(nèi)開(kāi)展多步驟連貫推導(dǎo)。

在證明“Cell Problem”的正則性時(shí)，人類(lèi)專家提供了“Schauder Theory”的全套核心引理，AIM據(jù)此逐步推導(dǎo)，最終得出符合預(yù)期的結(jié)論，展現(xiàn)出對(duì)復(fù)雜理論體系的應(yīng)用能力。

3、交互式迭代優(yōu)化（Interactive Iterative Refinement）

遵循“AI輸出→人類(lèi)診斷→反饋修正→AI再推理→…”的循環(huán)，逐步完善證明鏈條。

在誤差估計(jì)階段，人類(lèi)專家發(fā)現(xiàn)AIM的證明存在邏輯缺口后，通過(guò)對(duì)問(wèn)題本身和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，拆分了多個(gè)中間問(wèn)題，最終讓AIM自主修正證明結(jié)論，形成完整推理鏈。

4、明確運(yùn)用邊界（Applicability Boundary and Exclusive Domain）

針對(duì)AIM當(dāng)前難以勝任的任務(wù)（如復(fù)雜幾何構(gòu)型構(gòu)建、多尺度符號(hào)推理），由人類(lèi)主導(dǎo)完成，避免資源浪費(fèi)。

例如，“雙尺度展開(kāi)”需精準(zhǔn)處理x、y雙尺度變量的導(dǎo)數(shù)分解，AIM易出現(xiàn)符號(hào)混淆，人類(lèi)專家通過(guò)手動(dòng)推導(dǎo)確保這一基礎(chǔ)環(huán)節(jié)的正確性，為后續(xù)AI推導(dǎo)掃清障礙。

5、輔助優(yōu)化策略（Auxiliary Optimization）

通過(guò)多輪嘗試篩選最優(yōu)證明（如利用LLM的輸出隨機(jī)性）、提供目標(biāo)結(jié)論約束推理方向（如明確誤差估計(jì)的預(yù)期形式）、根據(jù)任務(wù)類(lèi)型選擇適配模型（如o4-mini擅長(zhǎng)框架構(gòu)建，DeepSeek-R1擅長(zhǎng)細(xì)節(jié)推導(dǎo)），進(jìn)一步提升AI輸出的可靠性與效率。

舉例來(lái)看，在“Regularity of Cell Problem”這一子問(wèn)題的證明過(guò)程中，人類(lèi)專家明確引入了來(lái)自Schauder Theory的輔助引理，并將這些引理作為提示信息提供給AIM。

人類(lèi)專家將Schauder Theory的輔助引理提供給AIM

通過(guò)這種方式，人類(lèi)專家引導(dǎo)AIM在推導(dǎo)后續(xù)結(jié)論時(shí)運(yùn)用這些引理，從而有效構(gòu)建并約束其推理過(guò)程，使其朝著得出有效且完整的論證方向推進(jìn)。

在該提示的引導(dǎo)下，AIM的輸出結(jié)果表明，其能主動(dòng)且恰當(dāng)?shù)卣咸崾局邪男畔?，并?zhí)行正確的推導(dǎo)流程。

AIM輸出結(jié)果 17頁(yè)證明背后的三重突破

本研究并非局限于單一問(wèn)題的解決，更在理論范式、實(shí)踐驗(yàn)證與方法指導(dǎo)三方面取得突破，為數(shù)學(xué)研究與AI的深度融合提供基礎(chǔ)。

價(jià)值一：驗(yàn)證人機(jī)協(xié)同數(shù)學(xué)研究范式

團(tuán)隊(duì)深度驗(yàn)證“人類(lèi)引導(dǎo)+AI推理”的協(xié)同研究模式，將AI的推理能力與人類(lèi)數(shù)學(xué)工作者的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和邏輯推理系統(tǒng)性融合。

這種協(xié)作模式，拓寬了數(shù)學(xué)工作者的能力邊界，也進(jìn)一步提高了AI證明數(shù)學(xué)理論的實(shí)驗(yàn)表現(xiàn)。

價(jià)值二：攻克均勻化理論難題

團(tuán)隊(duì)給出了這項(xiàng)均勻化問(wèn)題的長(zhǎng)達(dá)17頁(yè)的完整證明。

該證明的很大一部分內(nèi)容由AI生成，其在整個(gè)證明過(guò)程中做出了非平凡貢獻(xiàn)，充分體現(xiàn)了人機(jī)協(xié)同范式在解決復(fù)雜、研究級(jí)數(shù)學(xué)問(wèn)題方面的潛力。

價(jià)值三：系統(tǒng)梳理交互模式

團(tuán)隊(duì)對(duì)人機(jī)交互模式進(jìn)行了系統(tǒng)化梳理，并提煉出具有實(shí)證價(jià)值的見(jiàn)解。

這些見(jiàn)解可為未來(lái)人工智能輔助數(shù)學(xué)研究框架的設(shè)計(jì)提供參考，同時(shí)也能為希望在自身研究中利用AI的數(shù)學(xué)家提供實(shí)際參考意見(jiàn)，幫助數(shù)學(xué)工作者快速掌握與AI的協(xié)作研究，加速AI與數(shù)學(xué)科研的融合落地。

從協(xié)同到自主：AI數(shù)學(xué)研究的下一階段目標(biāo)

AI在數(shù)學(xué)研究中的比較優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在基于現(xiàn)有理論的分析、搜索與適配方面，例如自動(dòng)拆解問(wèn)題、梳理文獻(xiàn)、優(yōu)化已知方法等。

與之相對(duì)，數(shù)學(xué)理論的核心突破當(dāng)前仍依賴于人類(lèi)的原始直覺(jué)與抽象思維能力，如提出新概念、構(gòu)建新框架、設(shè)計(jì)新的證明范式等，以解決長(zhǎng)期懸而未決的難題。

由于這類(lèi)突破對(duì)嚴(yán)謹(jǐn)性要求極高，而當(dāng)前AI存在幻覺(jué)輸出（生成看似合理卻錯(cuò)誤的內(nèi)容）與置信度誤判（對(duì)錯(cuò)誤結(jié)論過(guò)度自信）等問(wèn)題，因此完全自主的AI證明目前仍無(wú)法實(shí)現(xiàn)，分步的人工驗(yàn)證仍是必不可少的環(huán)節(jié)。

基于現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，團(tuán)隊(duì)提出了未來(lái)研究的兩個(gè)重要方向：

深化并系統(tǒng)化人機(jī)交互模式

團(tuán)隊(duì)已提煉出一套能顯著加速數(shù)學(xué)理論進(jìn)展、拓展研究者能力邊界的交互模式。

下一步，團(tuán)隊(duì)將研究這些模式能否遷移到其他數(shù)學(xué)領(lǐng)域，以及能否針對(duì)特定領(lǐng)域需求設(shè)計(jì)更豐富、更高效的交互模式。

同時(shí)，團(tuán)隊(duì)將從多個(gè)維度對(duì)人機(jī)交互框架進(jìn)行系統(tǒng)化構(gòu)建，包括但不限于問(wèn)題拆解、過(guò)程監(jiān)督、誤差修正、定理引用及依賴管理。

這需要基于大量實(shí)驗(yàn)分析制定嚴(yán)格的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，并明確交互模式效果等信息，以確保所構(gòu)建系統(tǒng)的嚴(yán)謹(jǐn)性。

基于交互反饋優(yōu)化AIM系統(tǒng)

團(tuán)隊(duì)的長(zhǎng)期研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)定理證明的自動(dòng)化，因此AIM系統(tǒng)架構(gòu)的迭代優(yōu)化既關(guān)鍵又具內(nèi)在挑戰(zhàn)性。

通過(guò)人機(jī)協(xié)同的定理證明實(shí)驗(yàn)，團(tuán)隊(duì)已明確智能體擅長(zhǎng)的任務(wù)類(lèi)型與存在困難的任務(wù)類(lèi)型。這些積累的見(jiàn)解為系統(tǒng)設(shè)計(jì)的后續(xù)迭代提供了依據(jù)。

團(tuán)隊(duì)將以這些不足為出發(fā)點(diǎn)，嘗試提出訓(xùn)練方法以提升模型的推理能力，進(jìn)而改善實(shí)驗(yàn)表現(xiàn)，從而增強(qiáng)大型語(yǔ)言模型在數(shù)學(xué)理論研究領(lǐng)域的能力。

論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/2510.26380

文章來(lái)源：量子位。