lwbustc 2026-07-08 感谢博主这期的视频，博主邀请的人主要是数论、代数几何等方向的，可否做一期更偏概率、组合、分析等方向的访谈呢？ 我个人的体验是，由于不同领域的学科生态不同，从业者给出的反馈极端盲人摸象。 比如谱图论这种需要高度线性代数技巧的学科，时常有非常优美但篇幅非常短的结论，类似于黄浩老师解决的的sensitivity conjecture，一旦AI给出一个证明蓝图，人类可以迅速理解证明、写成文章。 而结构图论这种学科需要大量分类讨论、归纳法等等，我们本该期待ai在这种蛮力学科上能有不错的表现，但目前情况达不到预期。我个人的猜测是上下文太长，chatbot无法处理，需要用agent来做。 大部分数学难题会同时具有这两个方面的挑战（一个巧秒的想法+若干暴力）。但因为侧重点不同，有的人会说“ai干不了什么人做不到的事情”，另一些人会说“做数学已经没有意义了，没有什么是ai做不到的”。 所以我非常希望up主多请些人，展示ai在各个不同数学分支的表现。 ♥ 65 ↩ 3
可知论宇宙 2026-07-11 天又塌了？ OpenAI 宣称，其最新AI模型 GPT-5.6 Sol Ultra 成功证明了一个困扰数学界50年的难题——“循环双覆盖猜想”（Cycle Double Cover Conjecture）。 这个消息无论如何都是好消息。能用明白AI，能筛选数学问题，数学工作者总是有优势 ♥ 11 ↩ 4
sisphyusb 2026-07-08 刚北大开源了数学协作研究智能体系统，Danus https://mp.weixin.qq.com/s/OC3jVhhUMGh0GE7ND9WPiA ♥ 10 ↩ 1
可知论宇宙 2026-07-08 都是高手质量人类[支持] 看完播客，这些数学博士数学工作者，似乎根本上忽略了一个问题。 AI的能力边界问题，绝对是一个纯粹数学问题，不是一个计算机硬件工程问题。各位数学博士都是站在AI陌生使用者视角在讨论，而不是从构建AI、解构AI、理解AI的角度讨论。 当然Al的主要数学基础，可能不是在座各位的研究方向。也可能是大家关注议题没有在这个方向。 UP主可以再筹划一个，主要从事AI模型设计开发端的数学研究、或相关数学研究来一个播客。 AI冲击数学工作饭碗焦虑，肯定是一个很聚焦的题目。Al的能力边界，从数学角度的回答、讨论，应该也是一个非常深刻有探讨热度的议题。 AI本质逻辑上是一个归纳总结机器，只是人类既有知识的搬运工？还是完全可以创造突破人类认知边界的智能机器？Al仍然一个数学完备图灵机？这个问题只能是数学来回答 ♥ 14 ↩ 2
淼淼澈澜 2026-07-08 【AI vs Math b站up观点分析，以钰子一和分析学爱好者为例-哔哩哔哩】 https://b23.tv/yk1il8B 看来我分析的没错 up和视频里面这些博士还是主要站在人的角度为体系辩护的 ♥ 7 ↩ 5
花與秋水 2026-07-08 其實有AI後就不用數學家解題了 . 只是還是要有數學家 ,因為目前AI只能解題 ,沒有開創的能力 . 人類沒提供的 ,token沒有的 ,AI就沒轍 ,只會停留在原地 . 人與AI的差別就在於開創能力. ♥ 6 ↩ 3
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感谢博主这期的视频，博主邀请的人主要是数论、代数几何等方向的，可否做一期更偏概率、组合、分析等方向的访谈呢？ 我个人的体验是，由于不同领域的学科生态不同，从业者给出的反馈极端盲人摸象。 比如谱图论这种需要高度线性代数技巧的学科，时常有非常优美但篇幅非常短的结论，类似于黄浩老师解决的的sensitivity conjecture，一旦AI给出一个证明蓝图，人类可以迅速理解证明、写成文章。 而结构图论这种学科需要大量分类讨论、归纳法等等，我们本该期待ai在这种蛮力学科上能有不错的表现，但目前情况达不到预期。我个人的猜测是上下文太长，chatbot无法处理，需要用agent来做。 大部分数学难题会同时具有这两个方面的挑战（一个巧秒的想法+若干暴力）。但因为侧重点不同，有的人会说“ai干不了什么人做不到的事情”，另一些人会说“做数学已经没有意义了，没有什么是ai做不到的”。 所以我非常希望up主多请些人，展示ai在各个不同数学分支的表现。
♥ 65 ↩ 3
第一个是叔叔吗
♥ 47 ↩ 10
up是不是前天出没在北大了[doge]
♥ 24 ↩ 3
好像在北大代数几何大会看到up了
♥ 18
这些年轻学者用AI比中年的学者少很多啊。为啥?
♥ 15 ↩ 16
天又塌了？ OpenAI 宣称，其最新AI模型 GPT-5.6 Sol Ultra 成功证明了一个困扰数学界50年的难题——“循环双覆盖猜想”（Cycle Double Cover Conjecture）。 这个消息无论如何都是好消息。能用明白AI，能筛选数学问题，数学工作者总是有优势
♥ 11 ↩ 4
刚北大开源了数学协作研究智能体系统，Danus https://mp.weixin.qq.com/s/OC3jVhhUMGh0GE7ND9WPiA
♥ 10 ↩ 1
怎么把我小陈请过来了
♥ 10
感觉这些年轻人对agi的态度反而比大佬保守
♥ 10 ↩ 3
其实我最近使用AI的感受是这个AI效果如何，与你所从事的领域不同有关。而不像有些人鼓吹的那种做数学的啥都不用干了
♥ 7
都是高手质量人类[支持] 看完播客，这些数学博士数学工作者，似乎根本上忽略了一个问题。 AI的能力边界问题，绝对是一个纯粹数学问题，不是一个计算机硬件工程问题。各位数学博士都是站在AI陌生使用者视角在讨论，而不是从构建AI、解构AI、理解AI的角度讨论。 当然Al的主要数学基础，可能不是在座各位的研究方向。也可能是大家关注议题没有在这个方向。 UP主可以再筹划一个，主要从事AI模型设计开发端的数学研究、或相关数学研究来一个播客。 AI冲击数学工作饭碗焦虑，肯定是一个很聚焦的题目。Al的能力边界，从数学角度的回答、讨论，应该也是一个非常深刻有探讨热度的议题。 AI本质逻辑上是一个归纳总结机器，只是人类既有知识的搬运工？还是完全可以创造突破人类认知边界的智能机器？Al仍然一个数学完备图灵机？这个问题只能是数学来回答
♥ 14 ↩ 2
【AI vs Math b站up观点分析，以钰子一和分析学爱好者为例-哔哩哔哩】 https://b23.tv/yk1il8B 看来我分析的没错 up和视频里面这些博士还是主要站在人的角度为体系辩护的
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我觉得大家有点被迫乐观的感觉。 打不过只能加入[doge]
♥ 5
我理解跟写代码一样，人类从写xxx变成校验xxx。
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其實有AI後就不用數學家解題了 . 只是還是要有數學家 ,因為目前AI只能解題 ,沒有開創的能力 . 人類沒提供的 ,token沒有的 ,AI就沒轍 ,只會停留在原地 . 人與AI的差別就在於開創能力.
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刚开始看。结合我最近使用AI的感受，经济能力好可以用更好的AI，而把控AI资源与发展的人将是断层式指数级式在使用AI创造或生产方面和他人拉开鸿沟式距离。
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还想听听人工智能，语言等相关的数学家，谈谈人工智能还有哪些方面，以及现在大模型在原理上的亮点和不足。
♥ 3 ↩ 1
@分析学爱好者
♥ 4
@分析学爱好者
♥ 4