这一突破，也让AI真正踏入了"原创科研"的核心地带，为未来数学发现的方式打开了新的想象空间。 数学研究的"AI困境" 近年来，AI在数学领域的表现屡获突破： 然而，这些成果多集中在"短时间、标准化"的竞赛类任务中，与真实数学研究的需求存在巨大鸿沟。 清华AIR团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 当AI不再只是解题机器，而能与人类并肩完成严谨的科研证明，这意味着什么？ 清华大学科研团队以自主研发的 AI数学家系统（AIM） 为协作伙伴，通过人机交互的模式成功解决了一项均匀化理论研究问题，形成约17 页数学证明。 该成果系统性验证了AI从"数学解题工具"升级为 "科研协作伙伴" 的可行性，为复杂数学问题的突破提供了新路径。 当前主流AI系统在数学研究中存在明显局限：FunSearch、AlphaEvolve等依赖问题的程序化表述，仅适用于部分数学领域； AlphaGeometry系列则聚焦几何推理，难以覆盖更广泛的数学分支。 即便部分AI能提供碎片化见解，完整证明的构建与验证仍需依赖人类，难以真正融入研究全流程。 该研究的核心目标正是打破这一困境， 通过构建"人类分析+AI推导"的协同范式，让AI的推理 ...