公司核心事件 - 世界顶尖数学家小野肯（Ken Ono）辞去弗吉尼亚大学终身教授职位，全职加入AI初创公司Axiom Math，担任创始数学家[1][6] - 小野肯加入的Axiom Math由其24岁的学生洪乐潼（Carina Letong Hong）于2025年3月创办[3][7] - 小野肯的加入标志着一位曾对AI持怀疑态度的顶尖学者转向产业界，旨在推动AI模型在解决复杂数学问题上的性能极限[5][6][11] 公司业务与定位 - 公司定位于“数学AI”，核心目标是打造能解决实际数学问题的人工智能系统，旨在成为“AI数学家”[7][20] - 商业模式为“数学即服务”，主要为对冲基金、量化交易机构等客户提供复杂数学问题的快速解决方案[9][10] - 公司AI系统通过学习严格的逻辑推理和数学证明过程，能够像数学家一样构建和验证形式化证明，保证结果的准确性和严谨性[9] 公司融资与估值 - 2024年6月，公司在0产品、0用户的情况下实现了3亿美元估值[3][11] - 2024年10月，公司完成首轮约4.6亿人民币（约6400万美元）融资，投后估值达20亿人民币[3][11] - 投资人包括B Capital等顶级风险投资机构[11] 公司团队与技术 - 公司团队规模小但精英化，仅有10余名全职人员，小野肯是第15位员工[10][11] - 核心员工多来自Meta等顶尖机构，包括前Meta研究员François Charton，其研究被视为让神经网络理解数学结构的先驱成果[10][11] - 创始人洪乐潼认为当前大模型在数学测试中存在“作弊”嫌疑（如准确率96%但展示推理过程后得分率降至5%），公司旨在攻克让AI自主推理甚至提出猜想的难题[20] 创始人背景 - 创始人洪乐潼年仅24岁，拥有非凡的数学天赋和学术成就，曾就读于麻省理工学院（MIT），三年完成数学与物理双学位并额外修读20门高阶课程[12] - 她在本科阶段即为小野肯教授的学生，在其指导下解决了拉马努金理论中的部分猜想，并获得拉马努金精神奖学金[16] - 她获得了包括摩根奖、Schafer数学卓越奖、牛津大学罗德奖学金在内的多项顶级荣誉[16] - 在斯坦福大学同步攻读数学博士与法学博士期间，她选择退学，与Meta AI研究员Shubho Sengupta共同创立Axiom Math[18][20]

公司核心事件 - 世界级顶尖数学家小野肯（Ken Ono）辞去终身教职，全职加入AI初创公司Axiom，担任创始数学家[2][5][6] - 小野肯的加入标志着其从对AI持怀疑态度到积极投身AI数学领域的重大转变[12][17][18] - Axiom公司由小野肯的24岁学生、斯坦福数学博士辍学的华人女生洪乐潼（Carina Letong Hong）创办[2][7] 公司业务与目标 - 公司核心目标是为量化对冲基金公司开发能够解决实际数学问题的AI[24] - 具体方法是让AI学习严格的逻辑推理和数学证明过程，构建和验证形式化证明，保证结果的准确性和严谨性[24] - 产品旨在帮助对冲基金和量化交易公司快速解决投资、股市等金融领域的复杂数学问题[25] 公司技术成就与实力 - 公司近期在数学界表现亮眼，解决了Erdős问题 124和 481[26] - 对于124问题，AxiomProver模型将验证推进到了基础公理层面，超越了同行仅完成简化版证明和Lean形式化验证的工作[28][29] - 对于481问题，公司确实完成了解决工作，并借助Lean形式化完成了所有的类型检查，而此前OpenAI的GPT-5仅被指出是检索现有文献[31][32] - 公司团队规模小但精英云集，除小野肯外，还包括前Meta研究员François Charton等顶尖AI和数学专家[34] - François Charton的研究（如让Transformer模型解微分方程）被视为让神经网络理解数学结构的先驱成果[34] 公司融资与估值 - 公司在仅有0产品0用户的情况下，于首轮融资实现了3亿美元估值[7][36] - 公司的投资人中包括B Capital等顶级风险投资机构[36] 创始人背景 - 创始人洪乐潼是公认的数学少年天才，用3年时间完成麻省理工学院数学和物理本科双学位[7][42] - 本科期间发表了9篇涉及多个数学领域的论文，刊登在《美国数学会会报》、《拉马努金期刊》等顶级期刊上[42][43] - 曾获得2022年度中国罗德学者荣誉，是仅有的4名中国获奖者之一[7][45] - 在麻省理工学院期间师从小野肯，解决了拉马努金理论中的部分猜想，并获得了拉马努金精神奖学金[44][45] - 2024年获得斯坦福数学博士录取offer，但选择辍学创业[46][48] - 最近被评为2026年福布斯30位30岁以下的AI精英[49] 行业意义与展望 - 小野肯与洪乐潼的师生合作，被类比为数学史上的黄金师徒哈代和拉马努金，旨在携手逼近数学界的“GPT时刻”[52] - 公司致力于寻找数学公理，破解困扰人类数个世纪的难题[49]

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]