陶哲轩向广大网友和数学爱好者发起了挑战：大众数学爱好者、证明助理、自动化助手和AI联合起来，是否可以证明扩展几个数量级的数学问题？ 想参加陶哲轩发起的「众包」数学研究项目吗？ 机会来了！ AI辅助证明数学研究，越来越可行了 在传统上。
个数学研究项目通常是由到名数学
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家来完成的他们每个人都对项目的各方面都足够熟悉，可以验证彼此的贡献。 但如果要组织起更大规模的数学研究项目，特别是涉及公众贡献的项目，就麻烦多了。
原因在于很难验证所有人的贡献
2023年底，陶哲轩宣布：将多项式Freiman-Ruzsa猜想的证明形式化的Lean4项目，在三周后取得了成功（图为最新状态） 要知道，在数学论证某个部分中的单个错误，可能就会使整个项目失败。 而且，以一个典型数学项目的复杂程度来说，期待具有本科数学教育水平的公众做出有意义的贡献，也是不现实的。 由此我们也可以知道，把AI工具纳入到数学研究项目中。
也是极有挑战性的
因为AI会生成看似合理但实际上毫无意义的论证，因此需要额外验证，才能将AI生成的部分添加到项目中。 好在，证明辅助语言（比如Lean）提供了潜在的方法，能够克服这些障碍，并且让专业数学家、广大公众和AI工具的合作成为可能。 这种方法的前提是，项目可以以模块化的方式分解成更小的部分，这些部分可以在不必理解整个项目的情况下就能完成 目前的例子主要有将现有数学结果形式化的项目（比如对Marton最近证明的PFR猜想的形式化）。
这些形式化工作
主要是通过众包方式由人类贡献者（包括专业数学家和感兴趣的公众）完成的。 同时，还有一些新兴的尝试，试图引入更多的自动化工具来完成，后者包括传统的自动定理证明器，以及更现代的基于AI的工具。 探索全新数学问题，成为可能 并且。
陶哲轩还认为
这种全新范式不仅可以用于形式化现有的数学，还可以用来探索全新的数学！ 过去，他曾经和继任组织过一个在线协作「Polymath」的项目，就是一个很好的例子。 不过，这个项目没有将证明辅助语言纳入工作流，贡献就必须由人类主持人管理和验证。
这项工作非常耗时
也限制了将这些项目进一步扩大。 现在，陶哲轩希望，添加证 直播间“贩卖”小哥哥：有人看没人买 明辅助语言能突破这个瓶颈。 而他尤其感兴趣的，就是是否可能使用这些现代工具同时探索一类数学问题，而不是一次只关注一两个问题。 本质上，这种方法是可模块化的重复任务。
如果有适当的平台来
严格协调所有贡献，众包和自动化工具可能会尤其有用。 如果用以前的方法，这种数学问题类型是无法扩大规模的。除非在多年时间里，随着个别论文慢慢地一次探索一个数据点，直到对这类问题获得合理的直觉。 此外，如果有一个大型问题数据集，可能有助于对各种自动化工具进行性能评估，并且比较不同工作流程的效率这类项目最近的一个例子。
是「忙碌海狸挑战」
在今年7月，第五个忙碌海狸数被证实为是47,176,870。 一些更 阿联酋手机号码 早的众包计算项目，比如「互联网梅森素数大搜索」（Great Internet Mersenne Prime Search， GIMPS），在内在精神上跟这些项目也有些类似，尽管它们使用的是更传统的工作量证明机制，而不是证明辅助语言。
