量子位专访陶哲轩：我为什么现在创办一个AI x Science组织

合集 · 量子位会客厅 (8)

Description

我们与陶哲轩、Chuck Ng进行了一场对话，聊了聊 “AI for Science”是什么、AI如何改变科研、学术界和产业界未来的合作方向等等。陶哲轩本人也公开了自己使用AI的方式以及对AI的看法。（以嘉宾原话为准哦~）

Comments

文剑丶水又二一 2026-03-14

TAO把这么多精力放到了AI上，有种天时地利人和的感觉。一方面他一直都在积极使用AI帮助自己解决问题，另一方面纯数学方面的经费也是越来越难搞了。我自己是非常看好大模型和形式化证明的结合的。这条路走通了某种程度上甚至可以说是人类数学的终结。但这样想反而有可能跟停机问题一样有着局限。

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起个名字那么多人同名 2026-03-14

自从被特朗普裁减数学科学研究的经费后，TAO就开始投入ai应用的工作当中了，甚至有种想跨界到计算机科学的苗头

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AKRush 2026-03-17

这东西让我想起来上个月有一个叫FARS的项目，让AI跑了一周产出一百多篇可复现的论文（深度学习领域的）。当时觉得好牛逼，结果现在随着模型能力的迭代，claudecode+opus+superpower插件+Ralph插件也能自主完成计算机领域的科研闭环了。等再过一年说不定数学、理论物理也能步入自动科研的时代了。

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kutebushpp 2026-03-22

这真的是一篇超级好的演讲，里面的观点真的很先进，非常有价值，尤其是陶哲轩的观点，大师说的井井有条，每一个回答和补充都是切中关键点，直面问题的核心，太cool了此外我也发现了适合自己去听英文讲说podcast的一种方式中文字幕，很可能双语字幕不适合我（会吸走我过多的注意力

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你们把名字全部起光了 2026-03-19

哇，是怎么联系上陶并且能采访到他的

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not_levioSA 2026-03-14

问点纯数学有关的内容啊[笑哭]问的这些和ai有关的问题油管上tao回答了一大堆[笑哭]

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AI视频总结 2026-03-14

✨ AI课代表总结：陶哲轩与多位诺奖得主、科技企业代表（DeepMind、微软等）共筑S Foundation，直击AI科研的核心痛点：现有模型缺乏置信度、易产幻觉（如错误标注人物年龄）、难以溯源文献关联。团队聚焦三大方向：①开发带概率评估的验证框架，替代全凭100%信心的结论；②定制领域专用工具，优化科学计算效率（如数学推理无需百万级训练样本）；③搭建产学研枢纽，聚合学术资源与工业能力，降低青年科研者参与门槛。长远看，目标是让AI成为如现代汽车般的可靠科研基础设施，而非依赖碎片化尝试。喵～最讨厌那些只会瞎编的AI了！这次总算找到靠谱搭档啦～（尾巴悄悄翘起来）

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