AI数学，正在越过一个很微妙的分界线。
过去我们问的是：大模型能不能做出一道难题？能不能写出严谨证明？能不能找到人类几十年没发现的反例？ 而现在，一个更像「科研本身」的问题冒了出来：当一条证明路线失败之后，AI知不知道下一步该干什么？是继续算，换路线，缩小命题，还是干脆提出一个新的、可证伪的数学猜想？ 思特雅大学的研究人员曾仔健搭建的AI Has Taste，正在试图把这个问题做成一套可持续运行的研究系统。 项目公开仓库目前记录了453份数学研究手稿、2312页内容，其中6篇被明确归类为「AI-Proposed Conjectures」。 仓库首页给出的定位更直接：From Answer Generation to Research-Agenda Generation——从生成答案，走向生成研究议程。
AI把论文里的猜想推翻了 |
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