近幾個月數學圈有個怪現象:AI 好似每週都「開」一次數學難題。上月單係 OpenAI 就放出 719 份手稿,聲稱解答咗領域入面最棘手嘅問題。多年 AI 垃圾內容之後,有冇可能連數學都係下一個被淹沒嘅領域?呢個疑問唔係冇道理。

AxiomMath 嘅答案:唔好等,先要自己係地基。

做咗乜

公司今個星期三宣佈,佢嘅 AI agent 隊已將 Stacks Project 完成正式驗證(formal verification),轉換成約 1,600 萬行經程式碼助手逐行檢查嘅 Lean 程式碼。

Stacks Project 由哥倫比亞大學數學系 Johan de Jong 於 2005 年創始,係一個開放源碼數學參考庫,由大學代數一直延伸至最尖端嘅代數幾何與數論。哥倫比亞數學家 Peter Woit 稱「冇乜嘢真正可比擬」,將佢同喺 20 世紀重建數學基礎嘅 Bourbaki 書係放落一齊睇。

Axiom 嘅 AI agents 將約 7,654 頁嘅內容翻成約 1,600 萬行程式碼。技術人員 Ashvin Swaminathan 話團隊為 agents 設了層次架構,但唔係完全指令式:「agents 自己揾任務,再識辨邊啲嘢可以並行處理。」佢哋嘅做法亦包括自訓數學模型,由一名內部 Lean 專家先「教」agents 人嘅判斷力。

點解要用呢個方法

正式驗證唔等同自動寫定理。數學家用 Lean 程式語言將證明重寫成程式碼,再由證明助手逐行核對邏輯。呢個做法早喺晶片設計、以至法國研究人員攞去抓福利計算軟體入面嘅錯誤。

但對 Stacks 呢種規模,逐條定理驗證唔夠。Stacks 嘅定理同定義互相依戀,好似一棵家譜,大量結果可追溯返去之前嘅定理。CEO Carina Hong(25 歲,Stanford 數學 PhD 中輟,2025 年 3 月創辦公司)講:「大嘅嘢同需要小心處理嘅嘢喺人生入面從來冇一齊出現過。你希望定理一致、唔會出現矛盾,希望定義互相唔會打架。」

Axiom 估值 16 億美元;2025 年 3 月 Menlo Ventures 領投 A 輪 2 億美元。公司目標係為 AI agents 建一個「已驗證嘅地基」,俾佢哋寫軟件、甚至日後做科學。

阿調搞兩下

Axiom 嘅定位唔係「用 AI 寫數學」,係「用驗證攬住數學」。呢個分別好重要。

Axiom 嘅做法,就係將「證明」呢個步驟本身變成產品。AI 可以出錯,但 Lean 唔會——只要佢逐行檢查。

問題唔係 AI 夠唔夠聰明。係我哋敢唔敢信佢。

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