数学正面临一场“消化不良”的危机
数学正迈向 21 世纪。数百年来，数学研究的步伐一直很缓慢。研究人员发现一个结果，同行进行评审，最终将其编入教科书。这个过程稳定且可预测。
AI 改变了一切。它能以极高的速度生成证明并解决问题。这产生了一堆海量的新内容。人类评审员无法跟上进度。这造成了陶哲轩（Terence Tao）所说的“证明消化不良”。学术系统正陷入交通堵塞。
AI 就像一辆快车。目前的学术期刊就像是为马车建造的狭窄石径。你无法在狭窄的小路上驾驶快车而不引发车祸。如果路坏了，升级汽车也无济于事。我们必须为 AI 修建新的道路。
陶哲轩正通过 SAIR 竞赛来修建这些新道路。他为人类和 AI 创建了不同的赛道。
其中一项竞赛是 Distillation Challenge。 研究人员使用包含 2200 万个代数问题的庞大数据集。大型 AI 模型可以轻松解决这些问题，但成本太高。该挑战赛要求参赛者为小型、廉价的模型编写一份单页速查表（cheat sheet）。目标是将知识从大模型转移到小模型。表现最好的速查表已经将准确率从 50% 提高到了 80%。
另一项竞赛是 Inverse Galois Problem。 可以把它想象成一场数字版的“寻蛋游戏”。这里有 16 万种不同的数学属性，或者说“颜色”。参赛者需要寻找与这些颜色相匹配的特定多项式。如果你找到了别人都没有的稀有颜色，就能获得积分。这让数学变成了一门实验科学。
这些竞赛并不会取代数学家。它们创造了新的工作方式。它们将人类的步行路径与 AI 的高速公路分离开来。
这种模式可以适用于所有科学领域。如果一个领域拥有庞大的数据集和可验证的任务，就可以采用这种方法。数学仅仅是一个起点。
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