在第十届世界华人数学家大会闭幕前夕，一场聚焦人工智能与数学融合的全球挑战在上海拉开帷幕。菲尔兹奖得主丘成桐携手国际数学家团队，向全球AI研发机构发布三道数学难题，按难度划分为初探、突破、拓界三个层级，旨在通过人机协作探索数学未知领域。这场被称为"数学之问"的挑战，不仅是对AI技术极限的测试，更被视为数学与人工智能深度融合的重要里程碑。
挑战现场，多个国产AI大模型展现出惊人的数学推理能力。上海人工智能实验室研发的书生模型在处理矩阵递归问题时，通过持续数小时的深度推理逐步逼近答案；字节跳动Seed团队采用强化学习框架，构建了逻辑自洽的奖励机制，有效规避了AI推理中的"幻觉"问题；通义千问模型在解答抽象代数难题时，竟能自我验证推导过程，发现逻辑漏洞后主动调整解题策略；商汤日日新模型则凭借对数学结构的敏锐洞察，在广义积分计算中通过函数对称性简化复杂问题。这些突破性表现标志着国产AI在数学领域的快速进化。
数学竞赛成绩单印证了这种进化速度。在国际数学奥林匹克竞赛中，字节Seed团队对博士级抽象代数题的解决率达到33%；中国数学奥林匹克冬令营里，书生模型以102分远超金牌线；通义千问在考研数学评测中取得146.8分，配合代码工具甚至能攻克满分难题。这些数据背后，是AI模型在逻辑推理、模式识别和计算优化等方面的质的飞跃。
丘成桐教授在挑战现场强调，尽管AI参数规模已达万亿级别，但数学经典算法的价值愈发凸显。他追溯了计算机与数学的历史渊源：1965年快速傅里叶变换的重新发现突破了信号处理的物理极限；1976年计算机辅助证明"四色定理"，完成了人类难以胜任的1800种特殊情形验证；2016年智能计算解决"布尔毕达哥拉斯三元组问题"，处理了相当于高性能电脑连续运行4年的200TB数据。这些里程碑事件证明，数学理论与计算技术的结合始终是推动科学革命的核心动力。
针对"AI替代数学家"的争议，丘成桐明确指出，当前AI仍无法提出具有开创性的数学猜想或构建原创理论体系。上海市人工智能行业协会专家补充道，AI的优势在于处理高强度重复计算，这恰好能将数学家从繁琐的脑力劳动中解放出来。目前上海已布局数学与AI融合的三大前沿方向，包括基础理论突破、智能辅助研究和产业应用转化，并落地两个以菲尔兹奖得主命名的实验室。
此次发布的三道难题构成完整的挑战体系：初探级题目聚焦本科水平的逻辑训练，突破级题目考验硕博研究生的结构洞察能力，拓界级题目则直指数学领域的终极猜想。这种难度梯度设计既为AI研发提供阶段性目标，也向全球数学界发出协同攻关的邀请。挑战组织方透露，解题过程将完全公开，所有推理步骤需接受数学共同体的严格验证，确保每个突破都经得起学术检验。
