去年年底，一條新聞在學(xué)術(shù)圈和AI圈 quietly 流傳開來留學(xué)。57歲的美國數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)前副會(huì)長、弗吉尼亞大學(xué)終身教授小野健，收拾好自己在東海岸的生活，帶著妻子和狗，一路開車橫跨美國，搬到了硅谷。
他沒有去另一所大學(xué)，也沒有加入一家成熟的科技巨頭，而是成為了一家初創(chuàng)AI公司的第15號(hào)員工留學(xué)。更讓人意外的是，這家公司的創(chuàng)始人，是他曾經(jīng)的學(xué)生——一位24歲的中國女孩，洪樂潼。
（Finance Twitter）
在一個(gè)講究資歷、頭銜和路徑的學(xué)術(shù)世界里，這樣的選擇幾乎可以稱得上反常留學(xué)。
那么留學(xué)，這位洪樂潼，到底是誰？
從廣州到麻省理工留學(xué)：那個(gè)在草稿紙角落寫MIT的女孩
洪樂潼2001年出生在廣州，父母是從潮汕來到城市打拼的普通務(wù)工者，沒有接受過高等教育留學(xué)。在一線城市的敘事里，這樣的家庭往往不會(huì)被注意到，更不會(huì)被默認(rèn)與“頂尖學(xué)術(shù)路徑”產(chǎn)生聯(lián)系。
但她與數(shù)字之間的關(guān)系，很早就顯現(xiàn)出不同留學(xué)。初中時(shí)，她接觸到一個(gè)免費(fèi)的數(shù)學(xué)奧林匹克培訓(xùn)班，那些高度抽象卻又極具美感的問題，讓她第一次意識(shí)到，思考本身可以成為一種探索世界的方式。數(shù)學(xué)不再只是解題工具，而是通往更廣闊世界的入口。
高中考入華南師大附中后，她入選廣東省中學(xué)生英才計(jì)劃，跟著中山大學(xué)教授學(xué)數(shù)學(xué)留學(xué)。在全國中學(xué)生數(shù)學(xué)奧林匹克廣東選拔中，她從上千名尖子生里突圍，成為僅存的四位女生之一。那時(shí)候，她會(huì)在草稿紙的空白處悄悄寫上“MIT”三個(gè)字母，激勵(lì)自己堅(jiān)持下去。
十四五歲的時(shí)候，我就在想，外面的世界一定很廣闊很精彩，我想去看看留學(xué)。
2018年，17歲的她收到了麻省理工學(xué)院（MIT）的錄取通知書留學(xué)。
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（MIT官網(wǎng)）
但真正的挑戰(zhàn)才剛剛開始留學(xué)。
挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)變
進(jìn)入MIT之后，她很快意識(shí)到，自己并不屬于那個(gè)已經(jīng)形成社交和競賽網(wǎng)絡(luò)的“圈子”留學(xué)。很多同學(xué)從小參加美國數(shù)學(xué)競賽，彼此熟悉，而她來自完全不同的教育體系。那種“外來者”的感覺，不是成績可以立刻彌補(bǔ)的。
這種孤立感，是許多留學(xué)生在頂尖學(xué)校中都會(huì)經(jīng)歷的一段階段留學(xué)。
但她的應(yīng)對(duì)方式并不是回避，而是主動(dòng)建立連接留學(xué)。她加入第一代大學(xué)生低收入群體的學(xué)生組織，參與學(xué)生社團(tuán)的管理，并逐漸承擔(dān)起更多組織性的角色。從一個(gè)試圖融入的人，變成了能夠連接他人的人。
（alum.mit官網(wǎng)）
與此同時(shí)，她在學(xué)術(shù)上的進(jìn)展也極其迅速留學(xué)。三年完成數(shù)學(xué)與物理雙學(xué)位，在本科階段發(fā)表多篇純數(shù)學(xué)論文，研究涉及數(shù)論與組合學(xué)等基礎(chǔ)領(lǐng)域。她先后獲得美國女性數(shù)學(xué)家最高榮譽(yù)之一的愛麗絲·T·謝弗獎(jiǎng)，以及面向本科生的頂級(jí)研究獎(jiǎng)項(xiàng)摩根獎(jiǎng)。
這些成績本身已經(jīng)足夠耀眼，但更值得注意的，是她之后的選擇留學(xué)。
(Linkedin)
她沒有沿著傳統(tǒng)數(shù)學(xué)路徑繼續(xù)深挖，而是不斷橫向擴(kuò)展留學(xué)。作為羅德學(xué)者，她前往牛津大學(xué)攻讀神經(jīng)科學(xué)；從牛津畢業(yè)后，她又走進(jìn)斯坦福大學(xué)，攻讀數(shù)學(xué)與法律雙博士。
為什么學(xué)法律留學(xué)？
我想學(xué)法律，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界中除了科學(xué)還有人文、社會(huì)科學(xué)留學(xué)。以法律為切入點(diǎn)，就像一個(gè)三維向量，可以讓你跨越整個(gè)空間。
這種路徑在很多人看起來很分散留學(xué)。但從另一個(gè)角度看，這是一種主動(dòng)構(gòu)建認(rèn)知結(jié)構(gòu)的方式。數(shù)學(xué)提供抽象能力，生物提供復(fù)雜系統(tǒng)的理解，法律則提供現(xiàn)實(shí)世界的規(guī)則框架。
這些看似分散的知識(shí)，最終在一個(gè)領(lǐng)域匯合：人工智能留學(xué)。
跨學(xué)科的學(xué)習(xí)讓她對(duì)世界的理解越來越深，也讓她在AI領(lǐng)域看到了一個(gè)致命的問題留學(xué)。
從概率機(jī)器到推理機(jī)器
在牛津和倫敦的研究經(jīng)歷，讓洪樂潼逐漸意識(shí)到一個(gè)問題：當(dāng)時(shí)的大模型雖然能力驚人，但本質(zhì)仍然是基于概率的預(yù)測系統(tǒng)留學(xué)。它們擅長生成看似合理的答案，卻缺乏對(duì)“為什么正確”的嚴(yán)格保證。
這種能力在內(nèi)容生成領(lǐng)域已經(jīng)足夠，但在金融、工程甚至國防等高風(fēng)險(xiǎn)場景中，這種不確定性意味著不可控留學(xué)。
這個(gè)問題并不是新問題，但很少有人選擇從最底層去解決留學(xué)。因?yàn)槟且馕吨鎸?duì)一個(gè)更困難的方向，讓AI具備類似數(shù)學(xué)證明的推理能力。
2024年秋天
在斯坦福附近的一家咖啡館，一次偶然的交流讓這個(gè)想法開始具象化留學(xué)。她與當(dāng)時(shí)在Meta從事AI研究的舒博·森古普塔展開了一次長時(shí)間的討論，從模型能力聊到推理本質(zhì)。兩人的共識(shí)很清晰：AI的發(fā)展不應(yīng)該止步于“生成”，而應(yīng)該走向“驗(yàn)證”。
這次交流之后，一個(gè)看似激進(jìn)但邏輯一致的決定出現(xiàn)了——從斯坦福退學(xué)，創(chuàng)業(yè)留學(xué)。
別人的一段經(jīng)歷=我的一輩子......簡直就是別人家的孩子留學(xué)。
她將公司命名為Axiom，意為公理留學(xué)。這是數(shù)學(xué)體系中最基礎(chǔ)、不可再證明卻決定一切的起點(diǎn)。這個(gè)名字本身就說明了方向：從根本上重構(gòu)AI的推理方式。
與主流AI公司不斷擴(kuò)展模型規(guī)模不同，Axiom選擇了一條更“慢”、也更冷門的路徑——形式化數(shù)學(xué)與自動(dòng)證明留學(xué)。利用數(shù)學(xué)語言對(duì)推理過程進(jìn)行編碼，讓AI的每一步推導(dǎo)都可以被驗(yàn)證。
這不僅僅是在優(yōu)化模型，而是在改變AI「思考」的方式留學(xué)。
一位教授的轉(zhuǎn)身
如果說技術(shù)路線足夠大膽，那么團(tuán)隊(duì)的形成，則更能說明問題留學(xué)。
（forbes）
在不到一年的時(shí)間里，Axiom吸引了一批來自頂級(jí)AI機(jī)構(gòu)的研究者加入，其中包括曾在Meta從事核心研究的科學(xué)家留學(xué)。這些人并不缺資源，也不缺選擇，他們更看重的是方向本身的價(jià)值。
資本市場的反應(yīng)，同樣說明了這一點(diǎn)留學(xué)。
（thestandard）
公司成立僅一年，就完成了2億美元A輪融資，估值達(dá)到16億美元，約合人民幣110億元，并迅速進(jìn)入高速擴(kuò)張階段留學(xué)。對(duì)于一個(gè)選擇“數(shù)學(xué)推理”這樣相對(duì)冷門方向的團(tuán)隊(duì)來說，這樣的融資規(guī)模并不常見。這意味著，至少在一部分頂級(jí)投資人眼中，這條路徑不僅具備技術(shù)理想，也具備現(xiàn)實(shí)價(jià)值。
與此同時(shí)，洪樂潼本人也入選了福布斯30歲以下精英榜留學(xué)。相比獎(jiǎng)項(xiàng)本身，這更像是一種外部信號(hào)：她正在從學(xué)術(shù)天才，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)被商業(yè)世界認(rèn)真對(duì)待的創(chuàng)業(yè)者。
而最具象征意義的，是小野健的加入留學(xué)。
離開既定的路線
他是當(dāng)代數(shù)論領(lǐng)域的重要人物之一，學(xué)術(shù)履歷橫跨多所頂尖高校，同時(shí)也參與過體育分析、國家安全咨詢等跨界項(xiàng)目留學(xué)。他的職業(yè)生涯，本身就證明了數(shù)學(xué)可以與現(xiàn)實(shí)世界產(chǎn)生復(fù)雜而深刻的聯(lián)系。在很長一段時(shí)間里，他對(duì)AI保持著一種理性的距離。他認(rèn)為，機(jī)器要達(dá)到真正的數(shù)學(xué)創(chuàng)造能力，還需要相當(dāng)長的時(shí)間。
但隨著模型能力的快速進(jìn)步，這種判斷開始動(dòng)搖留學(xué)。在一次模型能力評(píng)估中，他親眼看到AI在某些問題上的表現(xiàn)已經(jīng)接近甚至超過人類專家。那種差距的縮小，不再是理論上的，而是具體可感的。
與此同時(shí)，學(xué)術(shù)環(huán)境的變化也在影響他的選擇留學(xué)。行政事務(wù)增加、研究空間被壓縮，讓他開始重新思考自己的位置。
當(dāng)洪樂潼發(fā)出邀請(qǐng)時(shí)，這不再只是一次“學(xué)生找老師幫忙”的合作，而更像是一次方向上的召喚留學(xué)。
他最終選擇離開熟悉的體系，加入一家尚未成型的公司，成為其中的一員留學(xué)。這種選擇本身就帶有某種象征意義：當(dāng)一個(gè)已經(jīng)站在學(xué)術(shù)頂端的人，愿意重新進(jìn)入不確定性，說明某種變化正在發(fā)生。
對(duì)他而言，這不是放棄學(xué)術(shù)，而是尋找另一種影響世界的方式留學(xué)。
數(shù)學(xué)AI的意義：不只是更強(qiáng)留學(xué)，而是更可靠
Axiom所嘗試的方向，并不是簡單地讓AI更聰明，而是讓它更可信留學(xué)。
通過形式化證明，AI不僅可以給出答案，還可以給出完整的推理過程，并允許人類或機(jī)器進(jìn)行驗(yàn)證留學(xué)。這種能力，在很多關(guān)鍵領(lǐng)域意味著質(zhì)的變化。
在金融中，它可以減少模型風(fēng)險(xiǎn)；在工程中，它可以提高設(shè)計(jì)的可靠性；在科學(xué)研究中，它甚至可能幫助發(fā)現(xiàn)新的理論結(jié)構(gòu)留學(xué)。
團(tuán)隊(duì)已經(jīng)展示出初步成果留學(xué)。在一些復(fù)雜數(shù)學(xué)問題的驗(yàn)證中，系統(tǒng)可以在無人干預(yù)的情況下完成大規(guī)模推理任務(wù)。這種效率，并不是單純的人力可以實(shí)現(xiàn)的。
當(dāng)然，外部競爭同樣激烈留學(xué)。大型科技公司在數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域也取得了顯著進(jìn)展。但這些進(jìn)展更多集中在解題能力，而Axiom試圖解決的，是一個(gè)更基礎(chǔ)的問題：如何構(gòu)建一個(gè)可以持續(xù)產(chǎn)生正確知識(shí)的系統(tǒng)。
這兩者之間的差別，就像“解題高手”和“理論創(chuàng)造者”的區(qū)別留學(xué)。
年輕人進(jìn)入深水區(qū)
洪樂潼的故事，很容易被歸類為“天才創(chuàng)業(yè)”的個(gè)案留學(xué)。但如果把時(shí)間軸拉長，會(huì)發(fā)現(xiàn)這并不是孤立事件。
越來越多的年輕研究者，正在跳過傳統(tǒng)路徑，直接進(jìn)入最前沿的問題留學(xué)。他們沒有太多歷史包袱，也不需要對(duì)既有體系負(fù)責(zé)，因此更容易選擇那些真正困難但長期有價(jià)值的方向。
這也是為什么，一些看似不理性的決定，比如退學(xué)、跨學(xué)科、進(jìn)入冷門領(lǐng)域，反而在這個(gè)時(shí)代具有新的意義留學(xué)。
AI的發(fā)展，正在逐漸從應(yīng)用層競爭轉(zhuǎn)向基礎(chǔ)能力競爭留學(xué)。而在這個(gè)階段，真正的突破，往往來自那些愿意從底層重構(gòu)問題的人。
從廣州的普通家庭，到MIT、牛津、斯坦福，再到硅谷的創(chuàng)業(yè)公司，這條路徑并不是可以復(fù)制的模板留學(xué)。但它提供了一種更重要的參考：在一個(gè)快速變化的時(shí)代，路徑本身并不是最關(guān)鍵的，關(guān)鍵是如何選擇問題。那些真正重要的問題，通常不會(huì)看起來性價(jià)比高，也不會(huì)在短期內(nèi)給出回報(bào)。但一旦被解決，它們會(huì)重新定義整個(gè)領(lǐng)域。
某種意義上，這也是為什么一位57歲的教授，會(huì)選擇成為自己學(xué)生的第15號(hào)員工留學(xué)。因?yàn)樗吹降?，不只是一個(gè)人，而是一種正在成形的未來??。
文 | 筱筱
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