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ICM 2026 Public Lectures - Terence Tao
一百年前的数学基础危机,能为今天的 AI 冲击提供什么启示?
当机器能产出证明,数学家凭什么判断一个结果值得信任?
剧场模式
来源:
https://www.youtube.com/watch?v=M0--ZH1lOzg
· 内容由苏菲拉底翻译整理,仅供个人学习使用
01
ICM 公众讲座嘉宾陶哲轩介绍
02
百年前数学基础危机的历史先例
03
核心问题:数学界该如何回应 AI
04
能力猜想:AI 何时能做研究级数学
05
独立评测显示 AI 当前实际水平
06
设定工作假设,转向目标与价值之问
07
数学研究的多重目标与古德哈特定律
08
拆解「解决问题」:从生成到验证
09
无人能读懂的证明与解释的必要性
10
自然摩擦:好证明为何不该太光滑
11
证明泛滥下的审稿与社群接受机制
12
最慢的一环:知识的规范化与教科书
13
证明消化不良与丰裕时代的适应
14
莱顿宣言与 AI 使用披露的实践建议
15
教学、招聘等领域待展开的公开讨论
导读
句型
生词
自测
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