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AI for Math 的新思路
如果一个人根本不懂数学，只是靠AI碰巧解出一道难题，有价值吗？这有点像猴子拿到了AK47：武器很强，但它不知道为什么能打中，也不知道下一次该往哪里开枪。
数学研究的价值，不只是得到一个答案。更重要的是，有没有人能理解证明为什么成立，从中提炼出新的方法，再把这些方法推广到其他问题上。这也是陶哲轩一直强调的方向：AI可以参与数学研究，但人类必须始终参与到研究过程里。
最近，超衍智能 Apex Intelligence @apexin_ai 推出了一套名为“Apex Math”的自动化 AI 系统来做数学研究。不同于 OpenAI 的1万个Agent暴力并行求解，Apex Intelligence的路线是：先由专业数学家提出有价值、值得推进的研究课题，再让 AI 系统去尝试独立完成证明，最后交回给数学家做严谨的审核。有点类似Vibe Coding中Agent与程序员的合作模式。
这套数学家与AI的合作模式，人类始终在整个过程中，对于项目有充分的掌控和理解，很契合前几天陶哲轩等菲尔兹得主联名倡导的方向。
目前，Apex Intelligence的这套系统已经推进了 5 项前沿数学研究：
· 其中 2 项已经通过了专家的严格核验。
1）MVI优化算法，人类数学家使用这套系统接力跟进，持续提升最优算法
第一版论文：
清华后续优化：
北大后续优化：
谷歌后续优化：
2）Mockenhaupt三项Hardy-Littlewood极大化猜想
AI 系统给出了一个通用的解析证明，彻底证明了这个猜想在所有参数下都成立。
· 另外 3 份候选论证（包括悬而未决 29 年的 Nivat 猜想），已直接公在了 Apex 数学平台 上，并且设立了 10 万元奖金池，公开邀请全球的研究者来挑错、复核或者补齐推导。
参与方式 ：
他们还分享了一些与AI的对话记录：
Apex Math现在提供的方法，权衡了AI和数学家的职能，是比较实际能落地的方案，但还不一定是AI做数学研究的最终形态。不久的未来，随着AI能力的显著提升，数学家、科研工作者如何与AI协作，可能还会有大的变革。
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几个月之前了解到定投，看了一下说复利很牛逼，刚好去年年底去香港办了汇丰和众安，就在众安App上开始了
到现在累计投了2k美元，累计赚到60多美元，每个月大概投入3k左右人民币，路线是通过跨境支付通无损把钱转到香港账户，然后香港账户的钱转美元，美元直接购买，这里的无损只是指不要手续费这些，汇率的话可能会亏一丢丢吧
转出去比较容易，转回来如果没有中银这种可以和内地中银无损转的卡的话转回来手续费很高。这个前期很难坚持，前期别想着赚钱了，一直投就行，还可能遇到大回撤10年都不一定回本那种，比较适合每个月除了各种开支有一些闲钱的，然后就是可以坚持的，具体投个一二十年结果怎么样很难讲。有没有研究的比较透彻的，可以交流交流
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Fermion开源语音识别模型Phonon-2：极速转写长音频
仅164MB，在普通轻薄笔记本上转写1小时音频只需约20秒。通过极低位宽权重压缩技术大幅缩减体积，识别准确率却对齐了体积大其15倍的原版大模型，在会议和演讲场景下的准确表现甚至更优。
这意味着个人电脑无需依赖昂贵的高端显卡，就能低成本在本地流畅运行高精度的语音听写与音频转写。
仅支持英文。
模型：
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