北京
导语
近年来，大语言模型、自动定理证明、形式化数学等方向快速发展，AI 正逐步进入数学研究与科学计算的各个环节。从辅助猜想生成、证明搜索，到数学建模、科学计算，再到量子计算、工业软件等硬科技场景，AI for Math 正在不断拓展数学研究与应用的边界。
在 AI for Math 第一季读书会的基础上，我们希望开启第二季，进一步聚焦 AI 在数学研究中的理论探索与实际应用，共同讨论 AI 如何参与数学发现、数学建模以及复杂科学问题的求解。本期读书会现公开招募发起人与主讲人，欢迎具有相关研究、开发或实践经验的伙伴加入，共同推动 AI for Math 方向的交流与探索。
AI for Math：理论、工具、创造性与应用
本读书会将围绕AI for Math 的理论与应用展开，既关注基础数学中的 AI 辅助研究，也关注数学能力在硬科技和工程场景中的落地。
我们欢迎但不限于以下方向的分享。
1.AI 在基础数学研究中的应用
基础数学研究往往始于对新结构的洞察，展开于有价值猜想的提出，并最终落实为证明、反例或新的理论框架。随着 AI 推理、搜索与形式化验证工具的发展，这些高度依赖人类直觉与经验的环节，正在出现新的协作方式。
可能的研究方向包括：
AI 辅助猜想生成与模式发现
自动定理证明与交互式定理证明
大模型与 Lean 等形式化工具的结合
面向数学研究的智能体系统与工作流
AI 参与证明搜索、反例构造、结构类比与概念迁移
数学知识图谱与数学语料库构建
数学创造性、直觉与机器推理能力的关系
我们尤其关注这样的问题：
AI是否能够帮助数学家看到传统思路难以发现的结构？在研究的哪些具体环节中它们带来了改变？
2.AI 在应用数学与科学建模中的作用
应用数学与科学建模都处在数学、计算与现实问题的交汇处。前者关注理论方法、算法工具与求解体系，后者关注如何从科学现象、工程场景和实验数据中建立模型、解释机制。AI 的引入，可能正在影响从问题理解、模型构建到计算求解和结果解释的多个环节。
可能的研究方向包括但不限于：
AI 辅助数学建模与模型发现
AI for PDE / ODE / SDE 与科学计算
优化、控制与复杂系统分析
多尺度、多物理场与高维系统建模
我们希望讨论的不只是 AI 能不能“算”，而是它如何真正进入应用数学与科学建模的研究过程：
它能否帮助研究者从现象中提炼机制、从数据中形成模型，并在求解、验证和解释环节带来实质改变？
3.AI for Math 在硬科技领域中的应用
AI for Math 的一个重要方向，是让高度抽象的数学能力进入硬科技的实际研发流程中。这意味着数学推理、建模、验证等能力需要在复杂、真实的工程问题中发挥作用。
特别欢迎以下方向的主讲人：
量子计算与量子信息，例如线路优化和形式化验证等
工业软件与工程建模，例如仿真和PDE 建模等
科学计算、材料、芯片、机器人等需要数学建模与计算验证的领域
我们希望更多关注真实应用场景中的问题，让 AI for Math 不止停留在论文与 demo，而是真正服务于硬科技研发中的建模、计算、验证与优化问题。
4.大模型的数学创造性思维
当前大模型已经展现出一定的数学推理与证明生成能力，但距离真正的数学创造仍有明显距离。什么是好的数学想法？如何评估一个猜想的价值？这些问题需要在实践中不断探索。
可以围绕以下问题展开讨论：
什么是"数学创造性"？它能否被定义、测量、训练？
"直觉"在数学探索中意味着什么？它与人类数学家的直觉有何差别？
如何让模型提出有价值的猜想，而不是只生成形式上合理的内容？
我们期待的不只是工具展示，而是对数学发现过程本质的追问与讨论。
招募令
【发起人】
我们希望你对AI for Math方向有持续兴趣，愿意共同策划和推动本期读书会。
你可以是数学、应用数学、人工智能、计算机、物理、量子信息、科学计算、工业软件、工程建模等理工科相关背景的研究者、博士生、工程师、教师或产业实践者。
作为发起人，你将参与：
共同设计读书会主题与议程；
推荐和邀请相关方向主讲人；
参与主持、提问、讨论和总结；
共同沉淀 AI for Math 的论文清单、工具地图、案例库与开放问题。
我们希望发起人不仅是组织者，也是在这个前沿方向中共同提出问题、连接资源、推动讨论的人。
【主讲人】
我们欢迎已经在AI for Math相关方向有研究、开发或实践经验的主讲人加入。
主讲人需具备以下条件：
熟练使用或开发过 AI for Math 相关工具，例如大语言模型数学推理工具、自动定理证明工具、形式化证明系统、数学智能体、科学计算或工程建模工具等；
在基础数学、应用数学、科学计算、人工智能、物理、工程建模、量子计算、工业软件等相关领域取得过研究成果或实践成果；
具备理工科专业背景；
能够围绕具体论文、工具、项目或研究案例进行深入分享。
曾经在集智俱乐部读书会分享过的讲者优先选择
招募人
陈小杨，同济大学数学科学学院长聘副教授，国家级青年人才获得者。主要研究方向：AI for Math。曾主持国自然基金青年，面上各一项。在Geometry & Topology, Advances in Mathematics, Mathematische Annalen , Mathematische Zeitschrift 等知名期刊发表多篇学术论文，并获得2019 年世界华人数学家联盟最佳论文奖（若琳奖）。陈小杨老师还在集智俱乐部发起了人工智能与数学读书会，训练了面向大学生与研究人员的数学大模型，促进了人工智能与数学的交叉融合。
集智读书会专属权益
针对发起人：
荣誉认可：由集智科学研究中心颁发公益服务证明，铭记您的贡献。
实在回馈：赠10个参与名额（价值2990元）、一年VIP权益（3299元）、年度大礼包、线下年会赠票。
更多机会：优先聘任为讲师、优先宣发科研成果，与社区共同成长。
针对主讲人：
荣誉认可：由集智科学研究中心颁发公益服务证明，铭记您的贡献。
实在回馈：本期免费参与
更多机会：可成长为发起人
报名方式
扫码或点击链接：https://campus.swarma.org/form/activity/189，附上您对AI for Math的初步见解。
主办方
集智科学研究中心 (Swarma Research)
集智科学研究中心是一家注册于中国的民办非企业单位（独立科研机构），获评中国3A级社会组织，是集智俱乐部的主体单位。
集智俱乐部自2003年起源至今，已走过二十余年的学术探索历程。作为中国历史最悠久、最具活力的跨学科学术社区之一，我们致力于复杂系统、人工智能的前沿交叉研究。
我们的核心理念是营造跨学科探索小生境，催化复杂性科学新理论。作为经国家权威认证的3A级社会组织，中心不仅具备规范的学术运营体系，更汇聚了来自清华大学、北京大学、北京师范大学等高校的教授与研究员，并通过集智斑图线上平台凝聚了全球近30万对复杂科学充满热情的研究者、工程师与青年学者。
我们相信，灵感的涌现往往发生在学科的边界之上。
关于集智读书会 (Swarma Reading Group)
集智读书会是集智科学研究中心发起的最核心、最活跃的学术交流形式。它并非传统意义上的“读书”，而是一个高强度的线上研讨会 (Intensive Online Seminar)。自2008年正式以读书会形式组织活动以来，我们已经成功举办了200期主题式读书会，主题涵盖从人工智能、复杂系统、统计物理、因果科学、生命复杂性到大模型的理论基础。
形式：每周一次的线下或线上会议，参与者通常需提前精读论文。
语言：根据主讲嘉宾情况，我们广泛使用中英双语进行交流。我们拥有大量具备国际背景的参与者，完全具备直接进行英文学术讨论的能力。
氛围：我们推崇“真刀真枪”的学术讨论。在这里，博士生、教授与工业界的研究员在公式推导和思想碰撞中处于平等地位。
推荐读书会
人工智能与数学读书会
数十年来，人工智能的理论发展和技术实践一直与科学探索相伴而生，尤其在以大模型为代表的人工智能技术应用集中爆发的当下，人工智能正在加速物理、化学、生物等基础科学的革新，而这些学科也在反过来启发人工智能技术创新。在此过程中，数学作为兼具理论属性与工具属性的重要基础学科，与人工智能关系甚密，相辅相成。一方面，人工智能在解决数学领域的诸多工程问题、理论问题乃至圣杯难题上屡创记录。另一方面，数学持续为人工智能构筑理论基石并拓展其未来空间。这两个关键领域的交叉融合，正在揭开下个时代的科学之幕。
为了探索数学与人工智能深度融合的可能性，集智俱乐部联合同济大学特聘研究员陈小杨、清华大学交叉信息学院助理教授袁洋、南洋理工大学副教授夏克林三位老师，共同发起“人工智能与数学”读书会，希望从 AI for Math，Math for AI 两个方面深入探讨人工智能与数学的密切联系。读书会已完结，现在报名可加入社群并解锁回放视频权限。
详情请见：
报名读书会：「Vibe Modeling」
集智俱乐部联合同济大学长聘副教授陈小杨和北京林业大学副教授李周园共同发起，将在集体实践中探索 vibe modeling 在不同领域的通用模式与特殊需求，沉淀可复用的提示策略、评估方法与工作流，为这一范式搭建早期社区基础，助力 AI 赋能的跨学科研究与人才培养落地。
读书会自2026年5月17日起，每周日下午14:00-16:00线上开展，持续10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。
扫描海报中二维码报名参加读书会
详情请见：
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