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徐辰这几天一直待在学校，这会正好抽出空，决定去一趟雁栖湖的高等研究院。
年前去合肥的事已经和等离子所的徐国成敲定，出发前，他得先把研究院这边的工作交代清楚。
虽然研究院一直以来的定位就是不干涉研究员的方向，但不干涉绝不等于没影响。
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在学术界，领军人物的个人偏好，本身就是一种巨大的引力场。像徐辰这样站在世界数学之巅的人，他目光所及之处，自然会被认为是下一片最有可能出成果的肥沃土地。
只要他稍微透露出某个方向很有意思，或者在某次研讨会上多提了一嘴某种方法，底下的青年研究员就会朝那个方向扑过去。
所以，徐辰这次来研究院，除了交代年底前的一些事务外，最重要的就是找刚回华国的陶哲轩聊聊数学AI的问题。
……
自从证明NS方程后，徐辰越来越清楚地意识到一件事。
数学AI会彻底改变数学研究的生态。
但这种改变，并不是以后写证明会更快这么简单。
过去几年，AI对程式设计师行业的冲击已经非常典型。最开始大家以为它只是自动补全代码，后来发现它可以写脚本丶改bug丶生成测试丶做简单架构，甚至一个人配合AI就能完成过去一个小团队的开发量。
但真正稀缺的东西并没有消失。
架构能力依然稀缺。
判断需求丶设计系统边界丶决定技术路线丶理解复杂业务逻辑，这些东西依然不是靠多写几行代码就能替代的。
数学也是一样。
如果未来AI可以越来越熟练地补全证明丶检查推导丶生成引理，那么证明这件事本身的稀缺性就会下降。
数学史上每一次工具革命，都会改变什么才算核心能力。
对数表出现后，大量繁琐计算不再需要人手算；解析几何出现后，几何问题可以被代数化；计算机出现后，四色定理这种曾经不可能靠人力穷尽的证明，被机器粗暴推平。
更典型的是蒙特卡洛方法。
1946年，乌拉姆在病床上玩纸牌时突然想到，可以用随机抽样来估计复杂问题的概率。冯·诺依曼意识到这件事的威力后，将它用于曼哈顿计划后续的核物理计算。可如果没有电子计算机，蒙特卡洛方法就只是一个漂亮但几乎无法大规模执行的想法。
工具催生了方法。
1963年，洛伦兹用计算机模拟大气方程，意外发现了后来被称为洛伦兹吸引子的结构。混沌理论由此兴起。那并不是计算机把旧问题算得更快而已，而是它让人类第一次看见了某些此前根本无法感知的数学现象。
所以这一次，数学AI的意义同样不只是加速。
它可能会催生新的提问方式，新的筛选方法，甚至新的科研范式。
徐辰不希望研究院里的这些天才，在学术工业时代的轰鸣声里，还坐在那里坚持手搓螺丝。
手搓当然也有手搓的美感。
但问题是，人类文明不是靠美感赢的。
是靠效率和正确性赢的。
当然，如果能一边高效一边优雅，那就更爽了。
……
人工智慧与现代数学交叉探索中心设在研究院主楼东侧的独立区域。
这片办公区刚刚重新装修过不久，走廊里还残留着一点新木材和清洁剂混合的气味。玻璃墙后面是一排排小型讨论室，每间屋子里都配着可以直接联网调用AI算力集群的大屏幕和电子白板。
相比传统数学研究所里那种纸张丶粉笔丶咖啡杯堆满桌面的复古气质，这里更像是矽谷顶级的网际网路公司。
徐辰沿着走廊往里走，正准备找陶哲轩，迎面却碰上了一个陌生的中年白人男性。
对方戴着黑框眼镜，头发有些稀疏，手里还紧紧攥着一个印着研究院logo的马克杯。他抬头看见徐辰的瞬间，整个人明显僵了一下。
随后，那双眼睛里有什么东西涌了上来，像是难以置信，又像是压抑已久的激动。
「徐教授？」
对方的声音带着一点拘谨。
徐辰微微一愣，觉得这张脸有些眼熟，但一时间没对上号，礼貌地问了一句「你是？」
对方似乎看出了徐辰的疑惑，赶紧自我介绍：「我是理察。真的很感谢您，徐教授！如果不是您的那封邀请信，我可能还在旧金山的破公寓里发愁。我很高兴……不，我非常荣幸能来到华国继续我的数学研究！」
徐辰这才反应过来，原来是理察。
之前邮件里看过照片，但真人比照片上要精神一些，虽然眼底还有些疲惫，但那种从低谷里突然被人拉出来的灰败感已经淡了很多。
取而代之的，是一种小心翼翼的兴奋。
一个原本以为自己职业生涯已经彻底完蛋的二流中年学者，突然被塞进了世界最顶级的数学梦之队。开心是真的开心，窘迫也是真的窘迫。
毕竟周围随便路过一个人，可能都是菲尔兹奖得主或者未来菲尔兹奖得主。
压力大到离谱。
徐辰和他握了握手，笑着说道：「欢迎来到CIAS，理察。希望你在这里一切适应。」
「简直不能更好了！「」理察立刻说道，语速略快，掩饰不住眼底的狂热，「这里的环境……让人难以置信。而且陶教授非常平易近人。我以前在矽谷，从来没见过哪家机构能把顶级的数学直觉和庞大的AI底层架构结合得这么完美！」
说到这里，他像是意识到自己有些激动，略微不好意思地笑了笑。
「抱歉，我有点语无伦次……但这地方对我来说，真的就像是天堂。」
徐辰笑了笑，「习惯就好，以后大家就是同事了。」
这时，走廊另一侧传来脚步声。
陶哲轩拿着一台笔记本电脑走了过来，看到两人，打了个招呼。
「徐教授，你到了。」
「刚到。「徐辰抬了抬下巴，「正准备找你。」
「聊中心下一步的方向？」
「对。微信里说的那件事。」
陶哲轩看了一眼理察，笑道：「理察也一起来吧。他最近给我们提供了很多很有价值的案例，尤其是AI提示设计和错误模式分析方面。他在A社积累的经验，比我们想像中更有用。」
理察立刻有些局促地摆了摆手，「陶教授您太过誉了，那只是一些在工业界碰壁的失败教训罢了。」
徐辰拍了拍他的肩膀，「别这么说，在数学AI这块，失败案例有时候比成功案例更值钱。走吧，一起聊聊。」
……
三人进了一间小会议室。
会议室不大，墙上是一整块电子白板，桌面中央摆着一套可以实时调用本地数学模型的终端。
徐辰坐下后，开门见山地说道：
「我希望近期内部能搞个分享会。不是那种务虚的讲座，而是实战交流。大家得提前适应AI这个新工具，不能等时代变了还在坚持手搓。」
陶哲轩点了点头。
「我同意。事实上，最近数学界已经出现这种趋势了。AI辅助证明的新闻越来越多，虽然其中不少还只是低维度问题，或者形式化验证层面的突破，但方向已经非常清楚。」
「我最近在整理一个框架：数学AI的作用不应该只被理解为证明生成器。更准确地说，它应该是一个'假设空间探索器'。「
「它可以同时展开大量可能路径，帮助数学家发现哪条路有结构丶哪条路只是幻觉。」
徐辰点头。
「证明会变得越来越不稀缺，但定理的发现依然稀缺。」
「对。」陶哲轩说道，「提出问题丶判断问题的重要性丶决定某个猜想是否值得投入几年时间，这些能力短期内仍然是人类数学家的主场。」
理察在旁边补充道：「还有提示设计。很多数学家低估了这一点。对普通大模型来说，prompt只是输入；但对数学AI来说，prompt本身就像选择坐标系。好的坐标系会让问题结构显现出来，坏的坐标系会让模型在错误的方向上跑很远。」
徐辰看了他一眼，笑道：「这个比喻不错。」
理察有点不好意思地低头笑了笑。
陶哲轩继续说道：「内部讨论之后，我建议可以再组织一次国际线上研讨会。数学AI的方法和范式本来就很难保密。它不是某个具体定理，也不是某段代码，而是基于新工具自然演化出来的新形态。与其等别人几年后摸索出来，不如我们主动把讨论中心放在这里。」
「这样，全球最有价值的信息流，也会向CIAS聚集。」
徐辰眼神微微一亮。
这就是他喜欢和陶哲轩讨论问题的原因。
陶哲轩不只是会做题。
他对学术生态的理解也非常强。
数学AI这东西，越多人尝试，就越容易暴露问题，也越容易找到真正有效的方法。如果CIAS能成为最早组织这类范式讨论的中心，那么未来几年，数学AI应该怎么用这件事，很可能就会由这里定义。
这可比单纯憋几篇论文要值钱得多。
「可以。」徐辰点头，「内部先做一场，之后做国际研讨会。你来牵头，Richard负责技术案例和AI交互方法，我这边配合讲一些NS证明中的经验。」
理察立刻坐直了身体。「我一定会非常用心准备的！」
那种表情，像极了刚入职的新人突然被老板点名参与核心项目，既紧张又兴奋。
……