陶哲轩

陶哲轩

Terence Tao
UCLA 教授 · 菲尔兹奖得主
海外PB 优先级✓ 已收录 2 期访谈

立场时间线 13 条 · 13 个议题

同一议题按时间排列,说法变化一目了然。

验证瓶颈
2026-08

验证环节无法大规模自动化是当前最大障碍,每天生成上千个新理论的速度远超现有同行评议体系所能支撑的验证速度

“传统科学通过少数科学家讨论数年达成共识,但现在每天能生成上千个新理论,现有体系无法支撑这样的验证速度。”

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相关观点 (3)Dwarkesh Patel · AI科研:由于重大概念性突破无法即时验证,无法轻易为其训练强化学习循环。罗曼·扬波尔斯基 · 形式化验证:对不断学习、自我修改并重写自身代码的软件,人类不知道如何进行形式化验证。罗曼·扬波尔斯基 · 验证极限:什么能够被验证、什么不能被验证,存在非常强的根本性限制。
广度能力
2026-08

人类擅长深度钻研、AI擅长大规模试错与遍历,应让大量中等能力AI清扫数学图谱中的容易问题、人类专家集中攻克难度孤岛,为此必须重新设计科学研究方式

“我们必须重新设计科学研究的方式,才能充分利用AI的广度能力。(We have to redesign the way we do science to take full advantage of this breadth capability.)”

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相关观点 (3)Grant Sanderson · 智能前沿:AI在数学内部的进步极不均衡,能力前沿呈分形式崎岖,有些问题远比其他问题容易德瓦克什·帕特尔 · 推理算力:实验室30%-50%的算力用于推理却未在改进模型上发挥生产性作用,已广泛部署的AI掌握大量领域与组织隐性知识却无法利用,如同永远无法实习的天才学生。Dwarkesh Patel · 样本效率:人类与AI的样本效率差距接近百万倍,AI掌握技能所需的数据和练习量远超人类。
科研效率
2026-08

陶哲轩个人生产效率因AI提升约2倍,但主要体现在文献搜索、数据计算、图表绘制等辅助工作,论文变得更丰富宽广,核心数学突破仍依赖纸笔

“论文变得更“丰富”和“宽广”,但真正核心的数学突破仍依赖纸笔,AI尚未让这些工作变得“更深刻”。”

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相关观点 (3)于文渊 · AI算力需求趋势:AI算力需求(尤其是高质量Token消耗)正以月度翻倍的速度增长,这标志着AI正从演示走向真正的生产力工具。Dwarkesh Patel · 数据驱动:AI能力的提升主要来自更优质、更庞大的数据分布及算力扩张,而非样本效率的改进,数据才是进步的真正驱动力。Grant Sanderson · 智能前沿:AI在数学内部的进步极不均衡,能力前沿呈分形式崎岖,有些问题远比其他问题容易
策略形式化
2026-08

对数学策略的半形式化语言是未来重要方向,现有工具能形式化证明本身,但缺乏形式化策略、猜想可信度与部分进展价值的框架,AI难以参与最富创造性的研究环节

“Lean等工具已能形式化证明本身,但如何形式化“策略”、“猜想的可信度”、“部分进展的价值”仍是未知。缺乏这种框架,AI难以真正参与数学研究中最富创造性的环节。”

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相关观点 (3)格兰特·桑德森 · 形式化价值:形式化的重要性被高估:AI解决单位距离猜想用的是自然语言思维链而非Lean证明,但Lean的长期价值在于构建无需人工监督、可无限延伸的数学树。Grant Sanderson · 智能前沿:AI在数学内部的进步极不均衡,能力前沿呈分形式崎岖,有些问题远比其他问题容易德瓦克什·帕特尔 · 推理算力:实验室30%-50%的算力用于推理却未在改进模型上发挥生产性作用,已广泛部署的AI掌握大量领域与组织隐性知识却无法利用,如同永远无法实习的天才学生。
科学本质
2025-06

科学的本质是真实世界、观察与心智模型三者之间的互动

“我认为科学总体上是三者之间的互动:真实世界、我们所有的观察,以及我们关于世界如何运作的心智模型。”

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相关观点 (1)萨拉·沃克 · 存在物理学:生命的本质属于一种尚未建立的“存在的物理学”,即研究什么得以存在以及为什么存在。
理论与压缩
2025-06

优秀的理论本质上是对海量观测数据的高效压缩

“一个理论就是对宇宙的压缩。”

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金句墙 8 条

“AI has basically driven the cost of idea generation down to almost zero.”

AI基本上已经把产生想法的成本降到了几乎为零。

AI让灵感贬值,验证成为新瓶颈 · 2026/8/5

“The process is often more important than the problem itself.”

在数学中,过程往往比问题本身更重要。

AI让灵感贬值,验证成为新瓶颈 · 2026/8/5

“We have to redesign the way we do science to take full advantage of this breadth capability.”

我们必须重新设计科学研究的方式,才能充分利用AI的广度能力。

AI让灵感贬值,验证成为新瓶颈 · 2026/8/5

“I think science in general is interaction between three things. This real world, there's what we observe all the observations, and then our mental models as to how we think the world works.”

我认为科学总体上是三者之间的互动:真实世界、我们所有的观察,以及我们关于世界如何运作的心智模型。

陶哲轩谈数学之美:从针尖掉头到无限猴子 · 2025/6/15

“A theory is a compression of the universe.”

一个理论就是对宇宙的压缩。

陶哲轩谈数学之美:从针尖掉头到无限猴子 · 2025/6/15

“The unreasonable effectiveness of mathematics... the most incomprehensible thing about the universe is that it is comprehensible.”

数学不合理地有效……宇宙最不可思议之处在于它是可理解的。

陶哲轩谈数学之美:从针尖掉头到无限猴子 · 2025/6/15

“Mathematics is unusual among other disciplines is that we start from hypotheses like the axioms of a model and ask what conclusions come up from that model.”

数学在其他学科中很不寻常,我们从假设(如模型的公理)出发,然后问从这个模型中能得出什么结论。

陶哲轩谈数学之美:从针尖掉头到无限猴子 · 2025/6/15

“There are certain math problems that very quickly become just intractable to attack by direct brute force computation.”

某些数学问题会迅速变得难以通过直接暴力计算来解决。

陶哲轩谈数学之美:从针尖掉头到无限猴子 · 2025/6/15

访谈收录

AI让灵感贬值,验证成为新瓶颈
陶哲轩谈数学之美:从针尖掉头到无限猴子