清华AI数学家系统攻克均匀化理论难题！人机协同完成17页严谨证明

来源：市场资讯

（来源：量子位）

当AI不再只是解题机器，而能与人类并肩完成严谨的科研证明，这意味着什么？

清华大学科研团队以自主研发的AI数学家系统（AIM）为协作伙伴，通过人机交互的模式成功解决了一项均匀化理论研究问题，形成约17页数学证明。

该成果系统性验证了AI从“数学解题工具”升级为“科研协作伙伴”的可行性，为复杂数学问题的突破提供了新路径。

这一突破，也让AI真正踏入了“原创科研”的核心地带，为未来数学发现的方式打开了新的想象空间。

近年来，AI在数学领域的表现屡获突破：

然而，这些成果多集中在“短时间、标准化”的竞赛类任务中，与真实数学研究的需求存在巨大鸿沟。

当前主流AI系统在数学研究中存在明显局限：FunSearch、AlphaEvolve等依赖问题的程序化表述，仅适用于部分数学领域；AlphaGeometry系列则聚焦几何推理，难以覆盖更广泛的数学分支。

即便部分AI能提供碎片化见解，完整证明的构建与验证仍需依赖人类，难以真正融入研究全流程。

该研究的核心目标正是打破这一困境，通过构建“人类分析+AI推导”的协同范式，让AI的推理能力与人类的逻辑分析能力、知识经验储备形成互补，共同攻克单一主体难以突破的复杂数学难题。

均匀化理论是连接材料科学、流体力学与数学的核心桥梁，其核心是分析异质材料微观结构变化对宏观力学行为的影响。

本研究聚焦的具体问题为：当周期性分布的流体夹杂尺度趋近于零（ε→0）时，如何推导耦合Stokes-Lamé系统的极限均匀化方程，并严格证明原解与极限解的误差估计。

该问题来源于真实数学研究，具有显著挑战性。

最终，团队通过人机协同不仅得出极限方程，更精确证明了误差阶数 α=1/2，形成约17页数学证明。

△Stokes-Lamé系统

具体来看，团队在人机协同模式下，通过对实验结果的迭代分析，将原问题拆解为六个子问题（见下图），通过系统性的人机协同工作对六个子问题进行各个击破，最终在此基础上获得原问题的完整证明。

AIM系统在几个最困难子问题的证明过程中作出非平凡贡献。

△子问题拆解及人机分工

在研究过程中，团队并非简单“使用AI”，而是系统性总结出了五大高效人机交互模式，为数学家运用AI开展研究提供了可复用、可推广的实践框架：

1、直接提示（Direct Prompting）

通过“定理提示”（提供关键定理及适用条件）、“概念引导”（明确证明框架与策略方向）、“细节优化”（校准符号定义与局部推导错误），引导AIM聚焦核心推理路径，减少无效探索。

例如，在“Cell Problem”的分析中，人类专家向AIM提供了相关理论方法的辅助引理，使其推理锚定在严谨的数学基础上，避免逻辑偏离。

2、理论协同应用（Theory-Coordinated Application）

将某一数学分支的完整理论体系（定义、引理、推理规则）打包为“知识包”提供给AIM，使其在预设理论框架内开展多步骤连贯推导。

在证明“Cell Problem”的正则性时，人类专家提供了“Schauder Theory”的全套核心引理，AIM据此逐步推导，最终得出符合预期的结论，展现出对复杂理论体系的应用能力。

3、交互式迭代优化（Interactive Iterative Refinement）

遵循“AI输出→人类诊断→反馈修正→AI再推理→…”的循环，逐步完善证明链条。

在误差估计阶段，人类专家发现AIM的证明存在逻辑缺口后，通过对问题本身和实验结果的分析，拆分了多个中间问题，最终让AIM自主修正证明结论，形成完整推理链。

4、明确运用边界（Applicability Boundary and Exclusive Domain）

针对AIM当前难以胜任的任务（如复杂几何构型构建、多尺度符号推理），由人类主导完成，避免资源浪费。

例如，“双尺度展开”需精准处理x、y双尺度变量的导数分解，AIM易出现符号混淆，人类专家通过手动推导确保这一基础环节的正确性，为后续AI推导扫清障碍。

5、辅助优化策略（Auxiliary Optimization）

通过多轮尝试筛选最优证明（如利用LLM的输出随机性）、提供目标结论约束推理方向（如明确误差估计的预期形式）、根据任务类型选择适配模型（如o4-mini擅长框架构建，DeepSeek-R1擅长细节推导），进一步提升AI输出的可靠性与效率。

举例来看，在“Regularity of Cell Problem”这一子问题的证明过程中，人类专家明确引入了来自Schauder Theory的辅助引理，并将这些引理作为提示信息提供给AIM。

△人类专家将Schauder Theory的辅助引理提供给AIM

通过这种方式，人类专家引导AIM在推导后续结论时运用这些引理，从而有效构建并约束其推理过程，使其朝着得出有效且完整的论证方向推进。

在该提示的引导下，AIM的输出结果表明，其能主动且恰当地整合提示中包含的信息，并执行正确的推导流程。

△AIM输出结果

本研究并非局限于单一问题的解决，更在理论范式、实践验证与方法指导三方面取得突破，为数学研究与AI的深度融合提供基础。

价值一：验证人机协同数学研究范式

团队深度验证“人类引导+AI推理”的协同研究模式，将AI的推理能力与人类数学工作者的知识经验和逻辑推理系统性融合。

这种协作模式，拓宽了数学工作者的能力边界，也进一步提高了AI证明数学理论的实验表现。

价值二：攻克均匀化理论难题

团队给出了这项均匀化问题的长达17页的完整证明。

该证明的很大一部分内容由AI生成，其在整个证明过程中做出了非平凡贡献，充分体现了人机协同范式在解决复杂、研究级数学问题方面的潜力。

价值三：系统梳理交互模式

团队对人机交互模式进行了系统化梳理，并提炼出具有实证价值的见解。

这些见解可为未来人工智能辅助数学研究框架的设计提供参考，同时也能为希望在自身研究中利用AI的数学家提供实际参考意见，帮助数学工作者快速掌握与AI的协作研究，加速AI与数学科研的融合落地。

从协同到自主：AI数学研究的下一阶段目标

AI在数学研究中的比较优势体现在基于现有理论的分析、搜索与适配方面，例如自动拆解问题、梳理文献、优化已知方法等。

与之相对，数学理论的核心突破当前仍依赖于人类的原始直觉与抽象思维能力，如提出新概念、构建新框架、设计新的证明范式等，以解决长期悬而未决的难题。

由于这类突破对严谨性要求极高，而当前AI存在幻觉输出（生成看似合理却错误的内容）与置信度误判（对错误结论过度自信）等问题，因此完全自主的AI证明目前仍无法实现，分步的人工验证仍是必不可少的环节。

基于现有研究发现，团队提出了未来研究的两个重要方向：

深化并系统化人机交互模式

团队已提炼出一套能显著加速数学理论进展、拓展研究者能力边界的交互模式。

下一步，团队将研究这些模式能否迁移到其他数学领域，以及能否针对特定领域需求设计更丰富、更高效的交互模式。

同时，团队将从多个维度对人机交互框架进行系统化构建，包括但不限于问题拆解、过程监督、误差修正、定理引用及依赖管理。

这需要基于大量实验分析制定严格的分类标准，并明确交互模式效果等信息，以确保所构建系统的严谨性。

基于交互反馈优化AIM系统

团队的长期研究目标是实现数学定理证明的自动化，因此AIM系统架构的迭代优化既关键又具内在挑战性。

通过人机协同的定理证明实验，团队已明确智能体擅长的任务类型与存在困难的任务类型。这些积累的见解为系统设计的后续迭代提供了依据。

团队将以这些不足为出发点，尝试提出训练方法以提升模型的推理能力，进而改善实验表现，从而增强大型语言模型在数学理论研究领域的能力。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2510.26380