Elliot Glazer放弃学术评审，加入Principia Labs，誓要打造能推动前沿数学研究的AI模型，坚信AI将在几年内彻底重塑数学研究格局。
【第一章：从“不可能”到“挡不住”——AI如何一步步攻破数学圣殿？】
就在几个月前，我还天真地以为，数学——这门人类智慧的皇冠明珠，至少还能在AI浪潮中稳坐钓鱼台五年以上。毕竟，我亲手设计的 FrontierMath 基准测试，就是为了扛住未来五年的技术冲击而生的。谁能想到，短短一年时间，AI模型的数学能力竟暴涨了十倍！那些曾经让我夜不能寐的难题，如今在新模型面前，就像小学生做加减法一样轻松。
我曾是Epoch AI的研究员，过去整整一年，我的任务就是追踪AI在数学领域的演进轨迹。一开始，我信心满满：竞赛数学？文献检索？这些不过是“外围技能”，真正的数学创造——比如提出全新猜想、构建深刻理论框架、在混沌中发现结构——这些才是人类独有的天赋。AI？它连“理解”都谈不上，更别说“创造”了。
但现实狠狠打了我的脸。
【第二章：OpenAI一出手，整个数学AI圈都慌了】
转折点出现在OpenAI发布他们新一代推理架构的那天。那不是渐进式改进，而是一次量子跃迁。模型不仅能解题，还能像顶级数学家一样“思考”：拆解复杂问题、尝试多种路径、甚至在失败中学习策略。更可怕的是，其他实验室——Anthropic、Meta、甚至一些神秘的初创团队——几乎在几周内就追了上来。我们不得不紧急给FrontierMath加设“地狱难度”关卡，只为确保这个基准不至于在2025年就被彻底“刷爆”。
那一刻我明白了：竞赛数学和文献搜索，已经彻底被AI“解决”了。不是“接近”，不是“有望”，而是“解决”——就像AlphaGo解决围棋一样，干净利落，不留余地。
【第三章：真正的挑战还在前方——AI还缺什么？】
但别误会，这并不意味着AI已经能取代陶哲轩或佩雷尔曼。恰恰相反，真正的数学发现模式，AI还远远够不着。比如：
- 如何从一堆看似无关的现象中，直觉性地提出一个划时代的猜想？
- 如何在没有明确目标的情况下，构建一个全新的数学分支？
- 如何判断一个问题“值得研究”？这种审美判断，AI完全没有。
我们现在的训练方式——不断在FrontierMath这类基准上“爬坡优化”——其实是在强化AI的“解题肌肉”，而不是“创造神经”。这就像让短跑选手天天练举重，虽然力气大了，但跑得不一定更快。真正的突破，需要全新的训练范式、全新的架构、甚至全新的哲学。
【第四章：我不再当观众，我要亲手造神！】
所以，我做了一个决定：辞掉评审工作，加入Principia Labs。这是一家目标极其纯粹的初创公司——只干一件事：打造能真正推动前沿数学研究的AI模型。不是为了发论文，不是为了炫技，而是为了让AI成为人类数学家的“超级外脑”，甚至在未来某一天，成为独立的“数学发现者”。
我们相信，不存在一道不可逾越的“智能之墙”。AI终将超越最伟大的人类数学家——不是靠蛮力，而是靠更深刻的推理、更广博的关联、更持久的专注。只是，这条路还需要几个关键突破：更强的符号推理能力、与形式化证明系统的深度集成、基于强化学习的自主探索机制……
【第五章：如果你也看到未来，请和我们一起建造它！】
如果你是AI研究员，正在探索深度学习、强化学习或形式化数学的交叉地带；
如果你是数学家，厌倦了孤军奋战，渴望一个能与你“对话”的智能伙伴；
如果你相信，下一个黎曼猜想的证明者，可能不是人类，而是一个我们今天正在训练的模型——
别只是围观。来和我们一起建造它。