陶哲轩在最新的采访中，系统地谈到了AI可能会对数学领域产生的影响。他乐观地认为，使用Lean等工具「形式化」数学，在AI的辅助下实现规模化生产——一次证明数百或数千条定理。但他也审慎地预测，数学问题在短期内不会像国际象棋一样被「解决」，但有可能会提高人类科学家的洞察力。
过去十年间，基于随机梯度下降（SGD）的深度学习模型在许多领域都取得了极大的成功。与此同时各式各样的 SGD 替代品也如雨后春笋般涌现。在这些众多替代品中，Adam 及其变种最受追捧。无论是 SGD，还是 Adam，亦或是其他优化器，最核心的超参数非 Learning rate 莫属。因此如何调整好 Leanring rate 是炼丹师们从一开始就必学的技能。
搜索，几乎是AI应用最成熟的场景，不仅跑出了Perplexity AI这种初创独角兽，还吸引了模型巨头OpenAI的投入。当所有目光放到AI搜索在C端的应用，却忽略了在企业搜索的赛道上，有一家公司正在大放异彩，那就是Glean。
Lean Copilot，让陶哲轩等众多数学家赞不绝口的这个形式化数学工具，又有超强进化了？ 就在刚刚，加州理工教授Anima Anandkumar宣布，团队发布了Lean Copilot论文的扩展版本，并且更新了代码库。
困扰全世界几个世纪的「臭名昭著」谜题——费马大定理，或将被AI攻克？一位英国数学家宣布，即将启动用Lean重现费马大定理证明过程的项目，将100页证明变成代码。从此，世界顶尖数学难题的证明将成为「众包」项目，你我都可以进去添几笔。
根据ReportLinker的预测，全球企业搜索市场预计到2028年将达到69亿美元，且随着远程办公趋势的增长，企业对高效搜索和知识管理的需求日益增加。
