數(shù)學家小野?。↘en Ono）和他的學生洪樂潼，圖片來源：WSJ

最近，美國一位傳奇數(shù)學家，放下了終身教職，開始為一位24歲的年輕人“打工”。

據(jù)《華爾街日報》，57歲的美國頂尖數(shù)學家小野?。↘en Ono）辭去了弗吉尼亞大學終身教職，上周正式加入了他之前的學生，一位24歲年輕人洪樂潼（Carina Hong）創(chuàng)辦的AI數(shù)學公司Axiom Math，成為第15號員工。

小野健出生于1968年，是美國頂尖數(shù)論學家，弗吉尼亞大學終身教授，研究領域為數(shù)論（ number theory），曾任弗吉尼亞大學教務長STEM顧問。

當然，洪樂潼亦是一位數(shù)學界的“天才少女”。她用三年時間從麻省理工學院畢業(yè)，作為美國頂尖的本科數(shù)學研究者榮獲摩根獎（Morgan Prize），并獲得羅德獎學金（Rhodes scholarship）。

之后，她前往斯坦福大學攻讀法律和數(shù)學雙博士學位。中途，她決定退學創(chuàng)辦Axiom Math，并完成了6400萬美元的融資，從Meta挖來數(shù)名AI研究員，以及，請來了她的導師。

小野健的決定，在數(shù)學界與AI圈都引起廣泛關注，因為這是少有的頂尖純數(shù)學家轉(zhuǎn)身投入AI創(chuàng)業(yè)公司的案例，也意味著“數(shù)學研究+AI”有了一種新方向。

24歲的“天才少女”與震驚AI圈的Axiom Math

兩年前，22歲的洪樂潼在硅谷創(chuàng)辦了Axiom Math，目標是打造“AI數(shù)學家”：一種AI系統(tǒng)能夠像人類數(shù)學家那樣推理、發(fā)現(xiàn)、并證明數(shù)學定理。

Axiom Math成立后不久便完成了6400萬美元的種子輪融資，由B Capital領投，Greycroft，Madrona Venture Group和Menlo Ventures參投，融資后公司估值達到3億美元。

在Axiom Math官網(wǎng)，有一則頗令人心潮澎湃的使命宣言：

數(shù)學發(fā)現(xiàn)使我們能夠理解從人腦到宇宙的每一個復雜系統(tǒng)。縱觀人類歷史，每一種數(shù)學工具都極大地擴展和加快了后續(xù)發(fā)現(xiàn)的規(guī)模和速度。

人工智能正處于一個歷史性的轉(zhuǎn)折點：數(shù)學發(fā)現(xiàn)可以以指數(shù)級規(guī)模和令人振奮的速度展開。我們正站在數(shù)學復興的門檻上。

這場復興建立在三大支柱之上：人工智能、編程語言和數(shù)學。數(shù)學家與人工智能的合作，以前所未有的規(guī)模和速度創(chuàng)造出新的想法。編程語言將抽象概念轉(zhuǎn)化為可驗證的現(xiàn)實。它們共同創(chuàng)造了一個發(fā)現(xiàn)的飛輪：每一次突破都加速著下一次的到來。

我們正在組建一支首次在所有三個領域都擁有精湛技藝的團隊。他們是利用人工智能打破曾經(jīng)難以逾越的障礙的先驅(qū)者：大規(guī)模同步訓練的架構師、將人工智能引入代碼生成的遠見卓識者，以及運用Transformer解決百年數(shù)學猜想的開拓者。

數(shù)學發(fā)現(xiàn)的未來從這里開始。

洪樂潼本人一直對數(shù)學發(fā)現(xiàn)抱有極大興趣。她發(fā)現(xiàn)，奧數(shù)帶來的是持續(xù)的多巴胺刺激，而研究型數(shù)學更像是“拿頭撞墻”的過程，這是一種痛苦與磨礪，而她正喜歡這點。

Axiom Math的研究方向，包括大模型形式化定理證明、合成數(shù)學數(shù)據(jù)生成、猜想自動提出與驗證，以及面向芯片設計、物流優(yōu)化、金融系統(tǒng)的高階算法自動發(fā)現(xiàn)。

創(chuàng)業(yè)僅4個月，洪樂潼帶領不足10人的團隊（核心成員僅4人），用自主研發(fā)的Axiom Prover系統(tǒng)，可在分鐘級完成IMO銀牌難度幾何題，并接連攻克兩道懸而未決的數(shù)學難題，震驚數(shù)學界與AI圈：

• 埃爾德什第124題（加法數(shù)論問題，懸置30年）：全程無人干預，1天內(nèi)完成基礎公理層面的形式化證明，遠超競品的簡化版證明，成為全球首個可嚴格驗證的解決方案。
• 埃爾德什第481題（迭代算術問題，懸置45年）：直接推翻OpenAI“GPT-5已解決”的不實聲明，5小時內(nèi)完成完整證明與形式化驗證，證明過程被美國數(shù)學學會評價為“邏輯嚴謹、無任何隱性錯誤”。

這兩項突破的核心優(yōu)勢的是“形式化驗證”——通過Lean編程語言將數(shù)學證明轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行程序，確保結果100%可信，而這正是洪樂潼結合數(shù)學研究與AI技術的創(chuàng)新之處，也讓Axiom快速拉開與巨頭的差距。

公司對外宣稱不以“替代數(shù)學家”為終點，而是構建“人機共寫”的新一代數(shù)學基礎設施：讓模型負責窮舉與形式化，數(shù)學家負責直覺與價值判斷，從而把平均發(fā)現(xiàn)周期縮短一個數(shù)量級。

Axiom Math的商業(yè)路線采取“底層模型+垂直SaaS”雙輪模式，前期主要加速開發(fā) “AI數(shù)學家”，針對benchmark 問題 (數(shù)學、算法、物理、加密) 測試與優(yōu)化。

引擎成熟后，會推出給企業(yè)和機構的SaaS/API產(chǎn)品，主攻量化金融、風險管理、芯片/硬件驗證、科研/R&D流程等領域。

AI讓頂尖學者有了“身份危機”

小野健在Axiom Math的日常工作包括：給AI模型設計必須通過的數(shù)學難題，構建數(shù)學能力的基準測試，推動模型向“數(shù)學創(chuàng)造力”進化等。

作為數(shù)學巨人的另一面，小野健是極度“搖滾”，是“老頑童”。

2007年，《紐約時報》曾發(fā)表了一篇人物特寫The Man Who Makes Math Rock（《這個讓數(shù)學搖滾的人》），描述小野健在講臺上“像吉他手一樣來回奔跑、用幻燈機打出爆炸式彩色公式”，并把他的演講比作“數(shù)學演唱會”。后來，他還上過好萊塢啤酒廣告，被ESPN稱為“最會彈吉他的數(shù)學家”。

這種特立獨行的行事風格，也難怪小野健從頂尖學府離職，加入年輕學生創(chuàng)辦的新公司。

事實上，AI對于數(shù)學的影響遠早于大眾對于AI的理解。

1956年出現(xiàn)的“第一個人工智能程序”——Logic Theorist，證明了數(shù)學家阿弗烈·諾斯·懷特海（Alfred North Whitehead）和伯特蘭·羅素（Bertrand Russell）的《數(shù)學原理》（Principia Mathematica）第二章中前52個定理中的38個，并為其中一些定理找到了新的、更簡潔的證明。

2024年，DeepMind與紐約大學推出了一套名為Alpha Geometry的AI系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過合成了約1億條幾何定理與證明作為訓練數(shù)據(jù)，從零開始訓練，沒有人類示范。它在一個包含30道IMO-style幾何題的測試集中，解出了25道。這個成績非常接近過去人類IMO金牌選手在這些題目上的平均水平，被視為AI在復雜邏輯推理與數(shù)學證明方面的重要里程碑。

如果說1956年AI僅能證明人類已驗證的理論，那么，到了2025年，AI已經(jīng)可以接過教授的筆，并告訴他，“這個問題其實沒那么難”。

AI數(shù)學已經(jīng)在自主質(zhì)疑和驗證人類頂級數(shù)學家數(shù)百年來建立的學術成果，也難怪數(shù)學巨人也會對自己的身份認同產(chǎn)生動搖。

而小野健就曾一度對外這樣自我介紹，“我是NI，天生智能（Naturally intelligent）”。

與AI與數(shù)學的歷史刻度同步變得緊湊的，還有近年來全球頂尖科學家“棄研從創(chuàng)”的密度。

今年，美國國家工程院院士、美國國家醫(yī)學院院士、美國藝術與科學院院士，美國斯坦福大學主要紅杉講授教授李飛飛創(chuàng)辦了World Labs，專注世界模型（World Model）。

最近，AI教父級人物、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）離職Meta，將創(chuàng)辦一家專注于先進機器智能研究項目（AMI）的初創(chuàng)公司。

在中國也出現(xiàn)類似潮流。2016年，香港科技大學自動化技術中心主任李澤湘教授離開教研一線，全力孵化創(chuàng)新生態(tài)，成功投資孵化了大疆創(chuàng)新、云鯨智能等硬科技企業(yè)。

同樣，在2016年，中國科學技術大學少年班數(shù)學與應用數(shù)學專業(yè)、中國科學技術大學計算機學院攻讀博士陳天石，帶領團隊創(chuàng)立寒武紀，2025年，寒武紀以6643億市值登頂A股“股王”。 

事實上，教授跳槽進創(chuàng)業(yè)公司，并不是AI時代才有的新鮮事，自20世紀60年代硅谷形成“科技-資本-高校”三角生態(tài)以來，幾乎每一次技術范式的更替，象牙塔里最稀缺的“大腦”都會被新興產(chǎn)業(yè)“吸走”。

資本需要學術權威背書，而高校隨即以“停薪留職、專利分成、創(chuàng)業(yè)休學”等制度降低機會成本，讓教授跳槽成為“進可攻、退可守”的抉擇。對高校來說，頂尖學者涌向產(chǎn)業(yè)，最直接的影響卻是學校研究能力的斷檔。

科學家創(chuàng)業(yè)遷徙潮的另一面，會直接導致高校頂會論文的出稿率下滑，同步拉低基礎科研經(jīng)費，還會導致與關鍵學者有關的交叉學科萎縮。

不過，走出校園的頂尖“大腦”也并未切斷與母校的聯(lián)系，大多數(shù)成功的頂級學者都會以捐贈、兼職、公開課持續(xù)回流。

每一次頂級學者的人才外溢，都伴隨著學科話語權大遷移。在學術圈常有人說，半導體看斯坦福與伯克利的電機系，生物醫(yī)藥看UCSF與哈佛醫(yī)學院，互聯(lián)網(wǎng)看斯坦福與卡內(nèi)基梅隆的CS。而當今的AI，則是由卡內(nèi)基梅隆大學（CMU）引領，與麻省理工、斯坦福、伯克利等頂尖院校共同驅(qū)動的格局。

在這前沿技術潮起潮落之間，那些未能及時做出反應的院系或者人才，命運也會隨之起起落落。（作者｜陶天宇，編輯｜李程程）

763人已贊賞 >

敬原創(chuàng)，有鈦度，得贊賞

贊賞支持

0

49

0

掃描下載App