AI在数学研究中的应用突破 - 陶哲轩使用GPT-5成功解决了一个数学难题，该问题涉及验证最小公倍数序列是否构成高度丰数序列的子集[1][7][10] - AI通过自然语言对话在几轮沟通内生成关键参数，并将大问题拆解为小问题逐个攻破，最终生成仅29行的Python代码进行独立验证[14][20][22][23] - 使用AI后任务完成时间从人工所需的数小时大幅缩短，且AI在严肃数学课题中未出现幻觉问题[1][25] AI辅助研究的工作模式转变 - 研究策略发生转变，陶哲轩表示若没有AI协助，其不会采用当前已取得成功的关键策略，而可能转向理论渐近分析[2][3] - 工作模式从完全人工编码调试转变为人类指导AI进行启发式计算和参数搜索，显著提升研究效率[1][20][21] - 陶哲轩今年已多次成功应用AI工具，包括使用GPT-5进行半自动化文献检索、GitHub Copilot证明函数极限问题等[27][28][30] AI技术发展态势与行业认知 - OpenAI CEO对GPT-5的定位为迭代改进而非范式转变，强调关注安全和渐进式进步[33][35] - 行业专家认为这标志人类与机器共同探索新时代的开始，社区对此展开热烈讨论[4][5] - 技术应用案例显示AI已具备处理专业领域复杂问题的能力，且在特定任务中表现出可靠性和准确性[25][29]