数学家自述：用 AI agent 一天顶十年，还训练模型做递归推理

nasqret · x · 2026-10-20

一位数学研究者分享用前沿模型做研究的体验：把数学工作委托给 AI 后，「一天内在自己数学项目上的进展超过了过去十年」。他的工作流是在阅读文献前先让 agent 用自定义 skills 和 agentic harness 探索和预热问题，消灭大量死胡同（尤其在代数领域）；再结合计算机代数系统，形成能自我纠错、自我改进并产生新颖推理的系统。他认为 LLM 底层虽是「随机鹦鹉」，但 RL 等训练在其上叠加了更多东西。

他还介绍了 SAIR 刚发起的 Open Models for Mathematics 倡议，任何人登录即可使用不算小的开源 LLM。他本人正在训练做递归推理的模型，并在自己的 Heyting 算术库上与常规方式训练的模型对比，结论尚不明确但模型确实在学习。他预计越来越多数学家会使用前沿模型、训练小模型并探索这些工具，呼吁建设「数学建造者」社区。