“我们常说‘杀鸡焉用牛刀’ ，但数学家更关切的是 ，这把牛刀是怎么磨出来的？它的敏感源自何处？”在第十届世界华人数学家大会（iccm）人为智能与大数据论坛上 ，复旦大学数学科学学院特聘教授林伟说 。
当大模型的热浪席卷全球 ，算力与数据似乎成了智能的唯一注脚 。然而 ，在这场论坛上 ，数学家们却看到了另一番“真相”：算力决定跑得有多快 ，但数学决定能跑多远 。
在惊涛骇浪的深海里 ，图论编织出了不成变形的“刚性网”；在对智能性质的追问中 ，他们不再满足于利用 ，而是执着于探寻那把“牛刀”背后的磨砺机造 ，试图用严谨的推导破译ai的“黑箱” 。
“就像想理解波音飞机的道理 ，却只盯着纸飞机的飞行轨迹 。”在宾夕法尼亚大学副教授苏炜杰看来 ，目前的深度进建理论好多还停顿在失效的“玩具模型”（toy model）阶段 。
苏炜杰以为 ，传统的理论模型如果已难以诠释大模型惊人的涌现能力 。为了寻找真相 ，他和团队不再依赖简化的数学推导 ，而是直接观测“黑箱”内部的真实变动 ，在混沌的数据训练中发现了一种美满的几何对称——“神经坍缩”（neural collapse） 。
这种对“机理”的执着 ，在东南大学数学学院院长虞文武眼里 ，被进一步升维为一种学科自负：“人为智能的主题肯定是数学与系统科学 。数学提供基础 ，系统科学提供机理 。”
针对ai目前面对的“不成诠释”与“不确定性”难题 ，虞文武指出 ，数学不仅是推算的工具 ，更是智能的“立法者”：它提供了能导出有效结论的大局化规定 ，成为ai逻辑推理的基石；它界定了“什么能够被推算” ，为算法划定了能力的天堑；它更基于概率理论处置不确定信息 ，让ai在面对吞吐数据时依然能做出精准揣度 。
“理论解码智能 ，能力索求无限可能 。”在他看来 ，将来的ai钻研不能只停顿在推算机学院的“调参”和“跑算法”层面 ，必须回归到数学与系统科学的怀抱 ，将机理模型与数据驱动深度融合 ，能力真正构建出鲁棒、可信的智能系统 。
在惊涛骇浪的大海上 ，若何用无人机、无人艇和潜器织成一张不变的网、捉拿几千公里表的高快指标？上海交通大学教授关新平带来的“感传控综合设计”给出了答案 。
面对恶劣�？鱿碌耐ㄑ吨卸夏烟� ，关新平团队没有盲目堆砌设备 ，而是引入了图论中的“刚性图”理论 。“这就像在水下编织了一张‘刚性’的网 ，即便洋流扰动 ，拓扑结构也不会等闲变形 。”关新平介绍 ，这种基于数学理论的组网模式 ，让无人系统实现了精准的协同节造 ，将数学的不变性赋予了深海探测 。
同济大学教授何良华利用数学工具解决了医学影像钟装数据匮乏”的痛点 。面对只有几十个病例的疑难杂症 ，大模型往往束手无策 。何良华团队引入了“最优传输理论”和“wasserstein距离” ，通过迁徙进建 ，将通用视觉特点精准“嫁接”到医学图像上 。“就像我们教孩子举一反三 ，用数学怀抱分歧数据散布间的距离 ，让ai在幼样本下也能达到专家级诊断水平 。”
从人脑仅用30瓦功率就能产生智能 ，到ai大模型亏损“核电站级”的能源 ，林伟以为这种巨大反差刚好说了然数学染指的必要性 。“我们在钻研基于动力系统的‘储蓄池推算’ ，试图用极低功耗的幼模型实现智能 。”在他看来 ，只有倒剽把“牛刀”被数学的磨刀石打磨得足够敏感 ，人类能力真正迎来一个高效、可信的智能时期 。
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