数学到底有什么用？这是我最喜欢的答案

这期节目想探讨的问题是，当AI（智能体）的能力以人类难以理解的速度迅疾发展，应该怎样利用它们做科研，并和它们谐相处。 根据嘉宾习惯，这期我们都说“智能体”，不说AI。 嘉宾张天汉从今年初开始，连续参与举办了四次名叫“科学骑士大师赛”的黑客松比赛，让各种背景的人驾驭着自己的智能体来解决真实的科学问题。严格来说这系列的比赛比拼的并不是对科学的理解和人的做题能力，而是怎样当好“智能体包工头”，指挥合适的智能体完成合适的任务。 比赛的实验性质非常突出，出题者需要不停针对漏洞做封堵，因为智能体可太擅长作弊了。找到更适合的题目也不容易，需要一直观察调试难度。更模糊的是如何评估参赛选手自己在比赛中贡献几何：有的选手可能连题目都没有看，智能体就已经把题做对了。 如上种种，都让这系列比赛和传统的筛选性质的竞赛完全不同，更像一个人类和智能体间的互动实验。 总结起来，这期节目为我们展示了一种人和AI相处模式的样本，一个相对乐观的样本。身为大学教授，张天汉还提供了对当今和未来教育的思考。 有两处细节给我留下深刻印象。一是科技感和未来感如此强的比赛，倒非常看重线下的温暖交流（本周六他们就会举办一次见面会）。第二件事发生在录制之前：当我同时给主录音设备和备用设备按下录音键，张天汉老师也拿出了他的录音机开始备份——作为一个深度与智能体合作的人类，他要让自己的智能体知道今天发生了什么。 本期人物 张天汉，北京科学智能研究院研究员，北航教授 明月，果壳主编 时间轴 00:37 第一次比赛的题被秒杀，人人都是满分，怎么找更难的题？ 05:12 如果把科研任务给“众包”了，署名问题怎么解决？ 07:31 当好“智能体包工头”，“啊？比赛结束了？题目拿满分了？我做了什么？” 11:57 这样的比赛让参赛人获得了什么？一种shock，一种可能性 14:06 这不是家庭作业，这是统计学界尚未解决的两个问题 16:46 被老师认为最难的题，最快被秒杀，出题比做题难得多 24:04 花样作弊集锦 27:22 比赛其实是为硅基生物准备的，但在线下要让碳基生物感到温暖 30:15 有学生考试时躲到厕所让豆包写题，因为题目太多被抓住 32:29 今天到底应该怎么培养学生呢？或许可以改成考试让学生出题？ 37:54 我会通过使用智能体的范围和用量，判断一个学生用得好不好 40:13 学生该有明确的问题意识，人的天性里就有这种东西 47:23 失业的恐惧是真实的，但只有往前走，才知道前边还有什么 51:30 会不会有一段时间，水认为自己是地球之主？那人会不会也是一种自然现象？ 55:36 智能体很擅长提供假象，让各种benchmark失效，不过还有别的验证方法 58:36 比赛的角色是游乐园、学园和科学前线的堡垒，未来的科学家会从这样的地方成长起来 本期嘉宾：张天汉 主播：明月 后期：尔尼 欢迎收听果壳时间，这是一档果壳推出的播客节目，主播们会和嘉宾一起，提供多学科视角，还原科技的复杂性，将热议话题深挖一层。 你可以在小宇宙、苹果播客、喜马拉雅、网易云音乐、微博、QQ音乐、豆瓣、荔枝、Spotify等平台找到我们。 欢迎留下评论，你的意见对我们很重要。

如果把芯片比做高楼，EDA就是盖楼不可或缺的超级CAD。如果把芯片制造比做拍照，EDA就是芯片生产前最硬核的“修图软件”。 你可能频繁听到“卡脖子”，但你也许不知道：在这个支撑着全球数字世界的数百亿美元行业里，核心的开发人员可能过一万人。 当生成式AI 席卷世界的时候，最追求“绝对确定性、不能出哪怕一个漏洞”的芯片行业，是如何对待 AI 的？工程师们真的要失业了吗？ 本期《果壳时间》，我们邀请到新思科技的解决方案专家孙路（河马大叔）。我们从“上百亿晶体管如何像 P 图一样被层层抽象设计出来”，一路聊到“AI 进场后，普通人如何撕掉焦虑，把AI 变成无所不知的小孩”。 无论你是对硬科技充满好奇的科技爱好者，还是正在被AI 改变工作方式、探索自身护城河的普通白领，这期节目都有你想要的硬核干货与思维启发。 本期人物： 孙路（河马大叔），新思科技解决方案专家 陈岩，果壳AI创意实验室负责人

最近数学家和AI公司吵翻了天。 事件的起点围绕着千禧年数学问题之一纳维-斯托克斯方程究竟由谁攻克。OpenAI在9月8日宣布用1万个智能体花了88小时破解了这一难题，而稍早的时间，纽约大学数学家巴克马斯特（Tristan Buckmaster）则说是自己和另一个数学家阿尔波格（Levent Alpöge）先解决了问题，并怀疑OpenAI的智能体利用了他们的数据。 虽然事实真相如何至今未有定论，但“AI抢占数学家成果”的可能性已经引起了很多数学家的警觉和批评，讨论也进一步转向了AI暴力破解数学问题会带来的伤害。 但AI巨头收割数学难题的脚步并未因此停止，在节目录制的9月11日，OpenAI又透露，他们已经接近解决了千禧年数学问题中的另一个——霍奇猜想。12日，这家公司再次宣布正尝试解决千禧年数学问题里剩下的问题。同日，包括陶哲轩、邓煜在内的25名菲尔兹奖得主联合发出抗议，认为AI公司正在毁掉数学本身。 这期节目邀请了深耕数学领域多年的科普作者antares回顾N-S方程相关的争议，并解释数学家们到底在反对什么。她引用了格罗滕迪克关于海水包裹土地的比喻：暴力破解的情况下，“你不会得到那片海”。 本期人物 antares，资深科普作者，数学硕士，研究方向是低维拓扑与微分几何。致力于撰写准确清晰的数学科普十余年，近期关注AI与数学的交叉地带，各家AI工具重度用户，但也是这次NS方程事件中被波及的数学社区的一员。 明月，果壳主编 时间轴 03:15 千禧年数学问题，一个有钱人和一个数学家建了个研究所，为最难的七大数学问题悬赏700万美元 06:56 纳维-斯托克斯方程（N-S方程）描述了流体运动，什么叫光滑，什么又叫爆破 10:42 克雷研究所给了两个条件交叉的四个选项，正反两种方向，解出其中之一就算 12:43 我去问了陶哲轩本人，对于奇点是否存在，为什么数学家在17年时间里态度变了 17:05 事件的时间线不是从2025年开始，是始于2021年两个西班牙数学家的工作 22:49 “你为什么要毁掉你的职业生涯？”“为什么发布这件事就会毁掉我的职业生涯？” 26:18 关键的证明思路来自西班牙数学家，他们却无人关注，“要是这是我们自己做出来的就好了” 33:00 知道“一个问题有解”，在数学上就是非常重要的信息 36:11 OpenAI到底有没有使用数学家的数据呢？有很多可能性会让数学家和AI的交互进入模型训练 44:07 目前学术的credit体系，不是为人类和AI协作的分工设计的 46:07 DeepMind也曾用完全不同的方法在这个方向努力，并且恪守学术伦理 49:39 AI解决的数学问题已经不是低垂的果实了，它们格外擅长什么 52:12 人有自己的优势，数学直觉会说，“有一把钥匙藏在了那个架子上” 55:03 AI暴力破解，会让人类损失什么？数学工具，培训下一代数学家的素材，对数学的理解 58:00 格罗滕迪克：暴力拆解之后，“你不会得到那片海” 01:01:41 数学发现的结果到底有用还是没有用呢？当结果不必然关联过程，可能结果本身的意义就大大减少了 01:03:47 这个时代世界上最有影响力的数学家之一是陶哲轩，这件事让人庆幸，如果换成冯·诺依曼或佩雷尔曼就糟了 01:07:03 “数学实际上始终以人为中心” 本期嘉宾：antares 主播：明月 后期：尔尼 欢迎收听果壳时间，这是一档果壳推出的播客节目，主播们会和嘉宾一起，提供多学科视角，还原科技的复杂性，将热议话题深挖一层。 你可以在小宇宙、苹果播客、喜马拉雅、网易云音乐、微博、QQ音乐、豆瓣、荔枝、Spotify等平台找到我们。 欢迎留下评论，你的意见对我们很重要。

日全食，地球上肉眼可见最震撼的天象，平均18个月出现一次，掠过地面的宽度有限，亲眼见过的人百不足一。 而世界上有这样一群人，为了追逐日全食，他们会提前一年规划行程、安排工作和生活，有的人已经看过几十次日全食。“追日”变成了他们的生活方式。 每一次，月影完全覆住太阳的时间不过几分钟，有时甚至不足1分钟，一个人一生在日全食里待的总时间不会超过两小时。跨国奔波、花费数万，就为了这已经知晓过程的一个又一个1分钟吗？ 这期节目史无前例地邀请了6位嘉宾，他们看过日全食的次数不等，3位“追日老手”都有失败的经历，而这些失败可能比成功的故事还要精彩。 日全食是这样一种奇观，怎样观看都有道理，每次体验都不相同，每次都留有遗憾，你永远想再看一次。没有一台相机能够记录现场体验的百分之一，如果你想亲眼见证一次日全食，别错过2035年国内可见的机会。 虽然听讲述、看照片或视频，都远远不如亲眼看一次来得震撼，不过还是先带大家欣赏他们拍到的照片： 叶人豪的求婚照 圈圈拍的日食串 CK拍的钻石环 马褂在做日食投影 本期人物 “老手”组： 马褂，科普志愿者，看过5次日全食

本月初，有一项出自中国团队的工作成果被网友们誉为“诺奖级”的发现：8月6号，在巴西举行的国际高能物理大会上，中国科学家宣布证明胶球存在，解开了困扰学术界近半个世纪的谜题。 胶球是什么呢？这是一种“纯由力构成的物质”。 为了解释清楚上边这句天书一样的话，我们邀请了两位参与这项工作的研究者张鹏和石硕，从最基础的粒子物理知识讲起。他们来自中国科学院高能物理研究所，北京正负电子对撞机（BEPCII）上的北京谱仪III（BES III）实验国际合作组。 从发现胶球候选粒子X(2370)到建立完整证据链，一共花了15年时间，而这项工作的基础可以追溯到50年前，包含五代人的努力。 一个多小时的节目，只能带大家略微窥得这项艰苦工作的皮毛，更多的繁杂、周折、枯燥并不能一一呈现。对于这项工作的意义，他们并不想过多渲染，“它在物理上是重要的，我们就得去做”。 本期节目涉及较多粒子物理知识，强烈建议配合以下示意图收听以便理解↓ 标准模型简要示意（图源：CERN）： 含有更多信息的标准模型示意（图源：Yinweichen/wikipedia）： 正负电子对撞产生胶球示意（图源：BESIII）： 本期人物 张鹏，中国科学院高能物理研究所 中国高等科学技术中心 博士后 石硕，中国科学院高能物理研究所 在读博士生 明月，果壳主编 粒子物理101 要点汇总： 6种夸克：上夸克（u），下夸克（d）；粲夸克（c），奇异夸克（s）；顶夸克（t），底夸克（b） 6种轻子：电子（e），缪子（μ），陶子（τ）以及对应的3种中微子 夸克和轻子都分成三代，一代比一代重，且更不稳定 4种规范玻色子：光子（γ，电磁力的媒介），胶子（g，强力的媒介），W与Z玻色子（弱力的媒介） 希格斯玻色子（H），希格斯场赋予基本粒子质量 强子物质通过强相互作用形成：普通强子包括3个夸克或反夸克构成的重子（其中包括质子与中子），以及1个正夸克和1个反夸克构成的介子；奇特强子包括纯由胶子构成的胶球、四夸克态粒子、五夸克态粒子等。 01:56 6种夸克中，为什么粲夸克和其他夸克名字风格那么不一样，竟来自《诗经》 06:06 就像光传递电磁力，胶子传递的是强力；电荷有正负，色荷有红绿蓝 13:20 没有质量的胶子形成了有质量的胶球，质量可以来自强相互作用 20:08 标准模型好比元素周期表，希格斯玻色子的存在补完了拼图 21:34 胶球属于一种奇特强子，它是唯一不含有夸克的强子态 寻找胶球：15年时间，都在做什么 25:08 对撞机做的事，是撞出更重更不稳定的粒子，再通过探测衰变产物重建母粒子 26:31 谱仪好比照相机，没有谱仪就无法得知撞了之后发生了什么 29:34 名字中含有丁肇中姓的J/ψ粒子，提供了发现胶球的理想环境 33:33 赝标量胶球质量范围内意外发现的X(2370)，开启了接下来15年的工作 （注：36:51处提到的JPC代表三个量子属性，自旋、P宇称、C宇称，赝标量胶球的相应量子数为0 - +） 41:29 为了测量疑似粒子的自旋宇称数，要找到干净的衰变末态 44:23 每种夸克是一种“味道”，胶球必须满足不对任何味道有偏好 47:00 上世纪论文给出一条“捷径”，证据链终于完整了 51:32 证明几个属性，为什么要100亿个J/ψ事例那么多？ 54:36 理论物理学家解释世界，实验物理学家负责脚踏实地证明出来 那些看不见的粒子，都靠什么来证明存在 01:01:20 人眼能看到的非常有限，尺寸太小、存在时间太短、不和其他物质相互作用，都是阻碍 01:03:40 探测器可以对探测对象施加作用，让不可见变得可见 01:06:31 电子、质子、重离子、介子都可以拿来对撞 01:09:11 围绕大科学装置的实验，有什么特别？ 01:12:25 爱因斯坦不在乎的细节，我们在乎 本期嘉宾：张鹏 石硕 主播：明月 后期：Yann 欢迎收听果壳时间，这是一档果壳推出的播客节目，主播们会和嘉宾一起，提供多学科视角，还原科技的复杂性，将热议话题深挖一层。 你可以在小宇宙、苹果播客、喜马拉雅、网易云音乐、微博、QQ音乐、豆瓣、荔枝、Spotify等平台找到我们。 欢迎留下评论，你的意见对我们很重要。