Axiom Math tuyên bố các chứng minh do AI tạo ra đã được xuất bản trên các tạp chí bình duyệt

iconCryptoBriefing
Chia sẻ
Share IconShare IconShare IconShare IconShare IconShare IconCopy
AI summary iconTóm tắt

expand icon
Axiom Math, một startup tại Palo Alto do Carina Hong, cựu sinh viên Stanford, sáng lập, tuyên bố hệ thống AxiomProver của họ đã giải được bốn bài toán toán học chưa được giải. Các bằng chứng đã được đăng trên arXiv vào tháng Hai năm 2026 nhưng đến cuối tháng Năm năm 2026 vẫn chưa được xác minh. Công ty đã huy động được 264 triệu USD, bao gồm 200 triệu USD từ vòng Series A của Menlo Ventures, và sử dụng xác minh hình thức thông qua Lean để đảm bảo tính hợp lệ. Ken Ono hiện đã gia nhập đội ngũ. Logic của hệ thống này có thể ảnh hưởng đến các khung bằng chứng không tri thức (ZKP) và Proof of Work (PoW) trong blockchain.

Một startup được thành lập bởi một sinh viên bỏ học tại Stanford ít hơn 15 tháng trước tuyên bố đã thực hiện được điều thường mất hàng thập kỷ đối với các nhà toán học: giải quyết nhiều bài toán chưa được giải trong toán học bằng một hệ thống AI, sau đó nhận được sự công nhận từ cộng đồng học thuật.

Axiom Math, một công ty có trụ sở tại Palo Alto do người sáng lập Carina Hong dẫn dắt, cho biết hệ thống AxiomProver của họ đã giải được ít nhất bốn bài toán toán học trước đây chưa ai giải được. Các chứng minh đã được đăng trên arXiv vào tháng Hai năm 2026, nhưng tính đến cuối tháng Năm năm 2026, chưa có bài báo nào được công bố trên các tạp chí bình duyệt — một sự khác biệt mà cách trình bày của bài viết làm mờ đi.

Điều mà Axiom thực sự đã giải quyết

Các vấn đề mà AxiomProver giải quyết không phải là những bài tập đơn giản. Trong số các kết quả đạt được là những lời giải cho các giả thuyết quan trọng trong hình học đại số và Giả thuyết Fel, một bài toán liên quan đến công trình của Srinivasa Ramanujan. Một trong những vấn đề được giải quyết liên quan đến một giả thuyết lý thuyết số đã tồn tại 20 năm.

Quảng cáo

Ít nhất một trong các bằng chứng là kết quả của sự hợp tác với các nhà toán học uy tín, không phải đầu ra thuần túy của máy móc.

Công ty sử dụng xác minh hình thức thông qua công cụ chứng minh Lean. Thay vì tạo ra văn bản trông giống như một chứng minh và hy vọng nó đúng, AxiomProver tạo ra các chứng minh được kiểm tra cơ học về tính hợp lệ logic ở từng bước. Lớp xác minh hình thức này là yếu tố mang lại độ tin cậy cho công việc, điều mà các đầu ra của mô hình ngôn ngữ lớn thông thường không có.

Số tiền và đội ngũ đằng sau nó

Axiom Math huy động được 200 triệu USD trong vòng gọi vốn Series A do Menlo Ventures dẫn dắt, đẩy định giá sau vòng gọi vốn lên 1,6 tỷ USD. Con số này cộng thêm 64 triệu USD từ các đợt đầu tư seed trước đó, đưa tổng nguồn vốn đã biết lên 264 triệu USD. Hong đã rời chương trình kết hợp J.D./Ph.D. tại Stanford để khởi nghiệp vào tháng 3 năm 2025.

Ken Ono, một nhà lý thuyết số nổi tiếng với các công trình về di sản của Ramanujan và các dạng mô-đun, đã gia nhập Axiom Math với tư cách là nhà toán học sáng lập.

Bức tranh tổng thể về AI và toán học

Axiom Math không hoạt động trong chân không. Google’s DeepMind đã tiến sâu vào lĩnh vực suy luận toán học, nổi bật nhất là với hệ thống AlphaProof của họ.

Đây là thực hành tiêu chuẩn đối với các nhà toán học khi đăng bản preprint trên arXiv trong khi các bài báo đang trải qua quá trình bình duyệt, một quy trình có thể kéo dài vài tháng hoặc thậm chí vài năm. Các bản đăng trên arXiv vào tháng Hai năm 2026 hiện đang được các chuyên gia xem xét kỹ lưỡng, và tính đến cuối tháng Năm năm 2026, chưa có bài báo nào được công bố sau bình duyệt.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể được lấy từ bên thứ ba và không nhất thiết phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của KuCoin. Nội dung này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin chung, không có bất kỳ đại diện hay bảo đảm nào dưới bất kỳ hình thức nào và cũng không được hiểu là lời khuyên tài chính hay đầu tư. KuCoin sẽ không chịu trách nhiệm về bất kỳ sai sót hoặc thiếu sót nào hoặc về bất kỳ kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Việc đầu tư vào tài sản kỹ thuật số có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro. Vui lòng đánh giá cẩn thận rủi ro của sản phẩm và khả năng chấp nhận rủi ro của bạn dựa trên hoàn cảnh tài chính của chính bạn. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụngTiết lộ rủi ro của chúng tôi.