对洪乐潼的4小时访谈：AI for Math、把数学变成Lean、数学天书中的证明、直觉、被创造的与被发现的
合集 · AI的淘金年代 (14)
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Description
2026年，美国诞生了一系列的Neo Labs（新型研究室）。Neo Labs是近年兴起的一个新概念，专指由顶级AI研究者创立、以基础模型或新一代智能体系为目标、融资规模巨大、研究导向很强的一类新型AI实验室。我们133集的嘉宾，来自AMI Labs的谢赛宁是，今天我们邀请的是另外一位。 她是《商业访谈录》至今最年轻的一位嘉宾，是一位00后华人女孩，网络空间有人会叫她“数学少女”——她的名字是洪乐潼Carina，这是她第一次接受中文访谈。 她探索的方向是AI for Math，所创办的公司Axiom（公理）刚完成2亿美金的A轮融资。 而她引起很多人的关注，来自于这样一条新闻：57岁美国终身教授小野肯（Ken Ono）突然辞职，去给24岁的华人女孩打工。 我们谈论了许多数学与美、被创造的与被发现的数学、数学天书中的证明与公理、最不能的创业者的创业旅途，当然还有AI for Math。 接下来，是我对洪乐潼的访谈。 OUTLINE: 00:02:14 被创造的与被发现的 00:14:38 bounded vs free attention 00:32:14 对苦难上瘾 00:50:21 数论多美啊! 01:02:26 Verve Coffee 01:16:23 最不可能创业的创业者 01:38:33 没有人喜欢融资 02:07:17 小野肯的邮件 02:19:51 数学天书中的证明 02:24:38 Al for Math 03:03:50 把数学变成Lean 03:09:59 数学家的直觉 03:26:18 登月要么成功，要么失败 03:54:17 与数学家共进晚餐 LINKS： 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉
Comments
[打call]，太好了，我称Axiom，logical intelligence，harmonic，Math.inc为ai数学四小龙。很多人不了解AI数学是在做什么，以为这些创业公司会被大厂一脚踹死，就像nano banana一样，怎么可能比得过deepmind的alexia呢？大厂有很多主攻方向，不可能每个方向都能有最好的人才最多的资源。AI4Math，是LLM+强化学习+形式化验证的综合，现在的主要方法来源于DSP，最早的论文可能是Ilya Sustkever的gpt f，把这个做work了可能是alphagemetry和alphaproof。Ilya他说围棋和数学都是内部自足的，可以直接从规则本身RLVR，所以可以抛弃专家标数据。只看过seed prover的方法，大概就是让llm先生成自然证明框架，再把这个框架翻译成sorry语句的lean，用agentic workflow逐步确认证明是完全正确的
♥ 227 ↩ 19
这个嘉宾背景很高，但是却很真诚，讲得很好，之前有点嘉宾就感觉有点遮遮掩掩
♥ 126 ↩ 4
Letong老师身上有一种很独特、神秘的魅力和力量，小郡老师则非常善于发现和挖掘出这种她隐藏起来的魅力和力量，很喜欢这次播客[汤圆]
♥ 82 ↩ 2
新野最爱的一期[doge]
♥ 88 ↩ 6
看了这么多采访，这些极度聪明的人好像普遍没有对他人的傲气，我觉得这是因为他们在那种充满天才的环境里形成的。反而我有一些高中同学，本科可能不太好考研去了c9这些地方，聊天中还自带好像非常聪明，非常high iq的傲气了…
♥ 62 ↩ 8
去搜了一下她的公司，感觉能拿到这么高融资其实有点离谱。只看到了一篇做普特南数学竞赛的文章算是比较正经的，剩下的文章几乎就是一些普通博客。
♥ 51 ↩ 21
看到评论区有人问怎么盈利。基础科学科研AI现在普遍不需要短期盈利，只需要探索够快，研究团队搭建够快就行。这个领域的交叉型人才本身是最大最保值的资产，比如全球有兴趣做AI+Math的人才是有限的，如果5年内现有人才（存量）被抢光了，大公司只能等下一批学生成才再培养，效率不可预测。 有几十年历史的公司有一部分边缘投资资金就是看长期利益，而且雇基础科学家的工资比热门AI科学家成本低太多了。
♥ 34 ↩ 1
这个访谈终于看完了，四个小时啊[辣眼睛][辣眼睛][辣眼睛]
♥ 24 ↩ 1
硅谷确实是个了不起的地方，这种优秀的年轻人可以尽情地闪耀，有非常多的人愿意给予帮助
♥ 23 ↩ 1
Axiom最近频频上新闻啊，融资也融了不少。不过从目前基模能力出发，我还是对ai从事数学研究的能力表示质疑
♥ 27 ↩ 23
太真诚了很赞！期待以后有更多的女性创业者访谈~感谢小珺带来这么好的内容~
♥ 31 ↩ 2
李新野 快来。
♥ 30 ↩ 11
两位嘉宾非常厉害，但还是有一些疑惑（礼貌讨论）： 1. 里面提到说可能会pretrain自己的模型，但目前的scaling law下只训练小prover模型是否能达到目标？ 2. Lean目前的bottleneck可能还是在于seed高质量数据太少了甚至不能scale到大规模合成；这个从各大AI Frontier Lab最后主推的最强的数学模型都是用informal 推理可以看出（可能Google还有吧） 3. 目前数学长reasoning的RL训练，对于证明题很难构造QA pair比较方便地得到reward，Lean能够promise一个verification方法，但是目前scale到这个水平的Gap还有点大 4. 不只是从商业化的角度来看前景：如果技术路线和Google这样的公司没有差别，那么data，training infra，算力上是不可能打过的。那么未来的前景是To 收购吗
♥ 13 ↩ 4
迄今为止中文访谈中最有深度，信息含量最高的一次访谈。
♥ 18 ↩ 1
我发现嘉宾特别好的一点是每次她说出一个新的词我不知道是啥的时候，她就刚好紧接着补充两句解释，真的对外行听众非常友好。
♥ 11
我去这也能骗到钱，早知道我学完lean就开公司骗钱去了
♥ 21 ↩ 4
得天下英才而聚之，MIT做到了😁
♥ 17 ↩ 1
整理版本可以看这里： https://mp.weixin.qq.com/s/4bsTfjPzwX6Vf0XngWiXTA 微信公众号：数语ShuYu
♥ 10
用transformer做计算机我不了解，但是我也想过多模态（或者VLA）加强化学习从零开始发现演化语言（看了谢赛宁的采访之后），就像alphazero一样，完全抛弃人类的围棋先验知识反而能力更强，找到比人类语言更优的对世界的压缩肯定是应该做的@深圳钢铁侠
♥ 10 ↩ 2
她有个能力，就是让我能听懂一些东西。正常的数学家跟我讲话，我应该是一点都听不懂。
♥ 14