最近，《华尔街日报》刊登了一篇报道，在数学界和AI界引发轰动： 被誉为世界上最杰出数学家之一的小野肯（Ken Ono）宣布辞去弗吉尼亚大学的终身教授职位，前往硅谷，全职加入AI初创公司——Axiom Math。 吸引他的这家公司，也不是等闲之辈，而是自己学生创办的硅谷新贵——几个月前，Axiom Math凭借0产品0用户就实现了3亿美元估值，而今年10月， Axiom Math又正式完成首轮约4.6亿人民币融资，公司投后估值达20亿人民币。 而小野肯的这位昔日学生，未来的老板，是年仅24岁、天赋异禀、履历炸裂到不真实的的潮汕00后天才少女洪乐潼（Carina Letong Hong）。 最不可能做AI的人做AI了 小野肯教授 据了解，现年57岁的小野肯教授，是在美国日本裔学者，一名解析数论、模形式等领域的权威学者，在数学界享有崇高声誉。他推动并扩展了拉马努金的 分拆理论，合作证明了大量关于分拆函数的新等式、母函数、模形式结构，包括拉马努金同余式到影月光猜想；他的数学成就横跨 Ramanujan研究、数 论、Moonshine 理论等超级深水区，好莱坞、奥运会都找他做数学顾问。 2024年9月，他还在PNAS（ ...

来源丨量子位（ID：QbitAI） 作者丨鹭羽 图源丨WSJ 确实也是轰动数学和AI两界了。 因为就在最近，世界级顶尖数学家宣布辞职，前往硅谷，全职加入AI初创公司——这家公司，还是自己学生创办的—— 一个24 岁00后华人女生 。 这个数学家，正是被誉为"最懂拉马努金的当代数论学者"的 小野肯 （Ken Ono） 。 一辈子都扑在纯数学上，拿奖拿到手软、荣誉满身的他，如今脱掉学者长衫，带着学生一块儿辞职创业，其抉择堪称激进。 吸引他的这家公司，也不是等闲之辈，而是硅谷新贵——Axiom，一家 主打AI数学 的明星公司。 几个月前，凭借0产品0用户就实现了3亿美元估值，创始人24岁、斯坦福数学博士辍学，名叫 洪乐潼 （Carina Letong Hong） 。 洪是公认的数学少年天才、三年MIT数学和物理双学位、2022年度中国罗德学者，也是仅有的4名中国获奖者之一…… 如今师生搭档，创业之路再获强大助力。 最不可能做AI的人做AI了 据悉，小野肯将作为该公司的第15位员工加入，职位是 创始数学家 。 他主要的工作是推动内部AI模型达到性能极限，通过设计出只有深度理解数学原理才能够解决的数学问题，以及制定衡量 ...

核心技术架构 - 系统基于Lean定理证明器构建强化学习环境，将数学证明过程转化为游戏，通过选择策略推进证明[6] - 采用30亿参数的编码器-解码器transformer模型作为核心证明网络，同时输出策略建议和完成证明所需步数估计[8][9] - 搜索算法采用受AlphaZero启发的树搜索，并引入AND-OR树结构处理多个独立子目标，加入渐进采样机制探索多样证明策略[10] 训练方法与数据 - 预训练使用约3000亿个token的代码和数学文本，随后用Mathlib库中约30万个人工编写证明进行微调[11] - 通过基于Gemini 1.5 Pro的翻译系统，从约100万道自然语言数学题生成约8000万道形式化问题，远超现有数据集[11] - 主强化学习训练阶段消耗约8万TPU天计算资源，通过不断尝试证明自动生成的命题来更新神经网络[11][12] 测试时强化学习机制 - 面对困难目标问题时，变体生成器会围绕该题产生约40万个相关变体，创建小型专用数据集[16] - 变体包含简化特殊情况、推广到更一般形式等数学直觉，系统启动独立AlphaZero式学习过程专门训练[17] - 该机制可并行处理多个目标问题，每个问题都有专属的变体课程和学习进程[17] IMO比赛表现 - 在2024年IMO上成功解决代数和数论的三道题，包括最难的P6题，该题609名参赛者中仅5人完全解出[17][19] - 每道题的测试时强化学习过程需要2-3天计算时间，最终成绩达到金牌水平[17][19][20] - 比赛期间团队规模较小，大部分时间约10人，临近比赛才扩充，核心突破来自IMO金牌得主Miklós Horváth的变体生成方法[3] 应用反馈与局限性 - 数学家试用发现系统擅长找出反例，能快速指出陈述问题，有助于迭代得到正确形式化陈述[23] - 面对充满"定制化定义"的证明时遇到困难，在Lean中已有概念成熟的数学子领域性能更佳[24] - 依赖持续演进的Lean定理证明器造成不稳定环境，且独特数学题数量有限，生成自有问题是未来拓展方向[24]

公司融资与估值 - 公司Axiom Math于国庆假期完成首轮约4.6亿人民币（6400万美元）融资 [1][3] - 融资后公司投后估值达到20亿人民币（3亿美元） [1][3] - 领投方为B Capital，参与机构包括Greycroft、Madrona和Menlo Ventures [3] 公司背景与团队 - 公司成立于2025年3月，定位为“数学AI”创业公司，旨在打造解决实际数学问题的人工智能系统 [4] - 公司全职人员仅10名，但团队成员均为行业顶尖人才，多数核心员工来自Meta [5][7] - 团队核心成员包括前Meta FAIR团队负责人Shubho Sengupta担任CTO，以及曾在Meta负责大语言模型数学研究的François Charton等 [5] 创始人背景 - 公司创始人洪乐潼为00后潮汕人，拥有麻省理工本科、牛津硕士、斯坦福博士（退学）的教育背景 [1][9][10][12] - 创始人自幼展现数学天赋，是广东奥数省队成员，曾获摩根奖、罗德奖学金等多项顶级荣誉 [12] - 公司创立源于2024年秋创始人与前Meta研究员Shubho Sengupta在咖啡馆的交流，两人决定共同创业 [14][16] 技术与商业模式 - 公司核心技术是打造能像数学家一样构建和验证形式化证明的AI系统，保证结果的准确性和严谨性 [4] - 商业模式为“数学即服务”，主要客户为对冲基金、量化交易机构，为其提供复杂数学问题的快速解决方案 [4][5] - 公司技术理念是将教科书、论文中的英文数学内容转化为程序化知识，最终目标是打造能自我改进的超级智能推理系统，甚至提出新数学猜想 [18][19] 市场关注与发展阶段 - 公司在尚未推出任何产品（0产品，0用户）的情况下便获得巨额融资，并在硅谷和国内创投圈引发广泛关注 [7] - 此次融资的完成标志着这家成立不足一年的公司正式跻身“资本竞速”赛道 [7]

公司概况 - 公司创始人洪乐潼为00后创业者，拥有斯坦福数学博士学位，学术背景深厚 [1] - 创立的Axiom公司定位为“数学AI”创业公司，核心目标是打造能解决实际数学问题的人工智能系统 [8] - 公司目前尚无成品，也未正式拥有客户，但已获得数亿美元估值，成为AI+数学创业领域的黑马 [1] 创始人背景 - 创始人青少年时期数学天赋显赫，是数学奥林匹克省队中仅有的四名女生之一 [3] - 三年内完成麻省理工学院数学与物理双学士学位，期间发表9篇学术论文，并获得多项重量级奖项 [3] - 2022年获得极具竞争力的罗德奖学金，赴牛津大学深造神经科学，并跨界攻读法律学，学术背景多元 [6] - 在斯坦福大学攻读数学博士与法学院学位，研究方向涉及弹出堆栈排序算法、数论及人工智能与数学交叉的前沿课题 [8] 技术与产品 - Axiom的技术路线专注于开发基于形式化数学证明的AI模型，强调“严格证明”，确保推理严谨无误 [8] - 技术旨在训练模型掌握形式化数学证明的语言与逻辑，使其能像数学家一样构建和验证定理 [8] - 当前主流AI模型在数学证明环节存在明显短板，例如在2024年国际数学奥林匹克竞赛题目中，顶级AI模型平均分最高不足5% [9] - 主流模型存在逻辑错误、缺乏创造力、背题现象等问题，Axiom的技术路线有望弥补这些缺失 [9] 市场与融资 - 公司潜在客户主要面向对冲基金和量化交易机构，提供“数学即服务”模式 [11] - 该模式使金融机构无需自建庞大技术团队，即可利用AI解决投资和股市中的复杂数学难题 [11] - Axiom目标融资5000万美元，估值已达3至5亿美元，投资方包括知名AI基金B Capital [11] - 市场的高度关注和估值核心源于创始人的学术明星地位及其对数学与AI结合的前瞻思考 [11]

公司概况与融资信息 - 公司名称为Axiom（公理），核心目标是开发可解决实际数学问题的人工智能[6] - 公司目前处于零产品、零用户的极早期阶段，但正在进行目标为5000万美元的融资[4][11] - 公司估值预计在3亿至5亿美元之间，投资方B Capital可能领投此轮融资[4][12][13] 技术方向与商业模式 - 训练数据来源于形式化数学证明，通过使用已被证明的定理或公认数学公理来验证数学陈述的真实性[7] - 人工智能将专注于数学领域，学习严格的逻辑推理和证明过程，以构建和验证形式化证明[7] - 产品主要面向对冲基金和量化交易公司，帮助其快速解决投资、股市等金融领域的复杂数学问题[8][9] 创始人背景与竞争优势 - 创始人兼CEO洪乐潼（Carina Letong Hong）来自中国广州，3年完成麻省理工学院数学和物理本科双修，并获斯坦福大学数学博士录取[5][25] - 本科期间已发表9篇论文，涉及模椭圆曲线、月光猜想、堆栈排序算法等多个数学领域[19][20] - 2021年获得牛津大学罗德奖学金，成为仅有的4名中国获奖者之一，并在斯坦福期间涉猎数学与深度学习相结合的跨学科研究[5][23][26]