AI 数学的瓶颈转向选题：FAR 框架大规模筛选值得解的猜想
wellecks · x · 2026-09-11
随着 AI 数学能力增强，「该让 AI 解什么问题」正变得比解题本身更关键——AI 能尝试的数学问题远超专家能审阅的数量。这项工作（FAR）正是补上两个阶段之间缺失的排序层：
- 起点是研究方向而非人工挑选的猜想，从文献中检索开放问题；
- 大规模尝试这些问题，再对输出过滤，让专家数学家只看最有希望的候选；
- 在组合数学试点中验证了该流程。
作者认为，随着模型持续进步，「AI 应该尝试解决什么」这一问题会越来越重要。
所属事件:CMU 提出 FAR 框架筛选值得 AI 求解的数学猜想(3 条相关)→
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