AISpot
所屬事件:Axiom 將 Stacks Project 形式化為 1600 萬行 Lean 程式碼(2 個來源 · 2 則報導)

2026 年 11 月 5 日,Axiom(Axiom Math)宣布完成併發布 Stacks Project 的 Lean 形式化庫,把這部開源代數幾何基礎參考譯成約 1600 萬行可被機器逐行校驗的程式碼,稱其為迄今最大的一體化、可複用形式化數學庫。Stacks Project 由哥倫比亞大學數學家 Johan d… 看完整事件

Axiom Math 將 Stacks Project 形式化為 1600 萬行 Lean 程式碼

TechCrunch AI新聞報導研究開發工具商業開源

Axiom Math 宣布已完成 Stacks Project 的形式化驗證:AI agent 把這套約 7654 頁的數學文獻譯成約 1600 萬行可被 Lean 逐行檢查的程式碼,並保持定理之間的依賴關係完整。Stacks 覆蓋從本科代數到代數幾何、數論前沿的內容,而代數幾何此前在 Lean 中幾乎是空白。這家估值 16 億美元的初創由 25 歲的 Carina Hong 於 2025 年 3 月創辦,已獲 Menlo Ventures 領投的 2 億美元 A 輪融資;

把代數幾何這一 Lean 形式化中的最大空白整體搬進機器可檢查的程式碼,1600 萬行規模遠超以往,對做形式化驗證、Lean 與 AI for math 的開發者最有參考價值。

原標題:Axiom Math wants to keep AI slop out of mathematics
閱讀原文

同一事件共有 2 則報導(2 個來源),看事件全貌

評分80 / 67(平均 73,門檻 76)
狀態未入選

相關報導

Hacker News front pageAI 評分71

Anthropic 用 Lean 自動形式化費馬大定理,11 天生成 1300 萬行

數學形式化正從人工轉錄轉為 AI 自動形式化:Anthropic 於 2026 年 9 月 4 日宣布完成費馬大定理的自動形式化,11 天生成 1300 萬行 Lean 程式碼;OpenAI 9 月 8 日公布 Navier-Stokes 強制爆破定理時也附帶了 Lean 形式化。此前 Math Inc. 在 24 維球填充問題上生成約 50 萬行程式碼,Meta 的 ATLAS 專案則自動形式化了 26 本教科書的大部分內容。

Hacker News front page● 精選AI 評分76

論文:Lean 驗證 AI 形式化證明不等於原證明正確

arXiv 新論文指出,用 Lean 機械驗證 AI 自動形式化的數學證明,並不能保證原始自然語言證明本身正確。作者 Bastounis、Circelli 與 Hansen 證明,要做到語義忠實的翻譯必須消解自然語言數學文字的歧義,而該問題在可解複雜度指數(SCI)層級中為無窮,比停機問題(SCI=1)更難。

機器之心● 精選AI 評分87

數十個 AI Agent 用 24 天完成有限單群分類定理的 Lean 形式化

10 月 26 日,Axiom Math 宣布數十個 AI Agent 用 24 天完成了有限單群分類定理的 Lean 形式化,產出約 4310 萬行程式碼、205 萬個宣告。這項被稱「巨型定理」的證明由 100 多位數學家耗費數十年寫成,約 1.5 萬頁、散落在 500 多篇論文裡。過程中 Agent 發現 1986 年 Walter 不平衡群定理的一處推理漏洞,並在群論專家建議下構造出新定理 Preservation of simple tops 補上這條路線。

機器之心● 精選AI 評分91

OpenAI 一次公開 722 篇 AI 數學論文,僅 42% 完成形式化驗證

OpenAI 在 GitHub 公開了 722 篇由內部未發布前沿模型生成的數學手稿,涵蓋數論、代數幾何、分析、組合數學等方向,其中約 300 項核心結果完成 Lean 形式化驗證,佔 42%。公司稱模型共嘗試超過 4000 個問題,一項典型成果平均消耗約 3 小時 ChatGPT Pro thinking 算力,但未公開所用模型與提示詞。

Hacker News front pageAI 評分47

評論:AI 借 Lean 寫數學證明,不讀 AI 程式碼漸成常態

一位電腦科學家在這篇評論中指出,AI agent 結合 Lean 等互動式證明助手,正在把希爾伯特百年前設想的「證明機器」變為現實,其對數學界的衝擊甚至超過希爾伯特綱領的失敗。他同時警告,程式設計領域已把不讀 AI 生成程式碼當成常態;而在 Curry-Howard 對應下程式與證明本質相同,放棄閱讀就等於放棄理解。他主張像數學家反覆簡化 AI 證明那樣,用抽象、重構與更高層語言把程式碼簡化到能裝進腦中。