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编译 金碧辉
编辑 程茜
人脑网6月4日消息，据外媒The Information昨天报道，中国籍学者、斯坦福大学数学博士生洪乐潼（Carina Hong）正在与投资方洽谈，为其新创立的一家专注于数学解题、开发智能工作辅助软件的AI公司Axiom融资5000万美元（折合人民币约为3.60亿元），目标估值高达3亿至5亿美元（折合人民币约为21亿-35亿元）。
据悉，B Capital有望领投本轮融资。该机构是一家专注于成长阶段投资的知名风投机构，在AI领域布局活跃，曾在2023年先后投资了AI搜索新锐Glean和对话式AI平台Perplexity等明星企业。
▲Axiom的创始人洪乐潼
Axiom专注于开发基于形式化数学证明的AI模型，旨在为对冲基金、量化交易机构等客户提供复杂数学问题的快速解决方案。当前OpenAI、谷歌等发布的模型在数学领域表现不稳定，洪乐潼透露，Axiom的技术将专注于“严格证明”，而非仅提供答案。
一、谷歌AI解几何达IMO金牌水平却不会组合数学，斯坦福数学博士创业
Axiom专注于开发基于形式化数学证明的AI模型，其技术路线强调“严格证明”。这意味着模型不只是简单给出答案，而是通过严谨逻辑推导得出结论，有望弥补主流AI在数学证明环节的缺失。
目前，OpenAI、谷歌的模型在数学领域存在诸多不足。
▲洪乐潼在X平台谈OpenAI缺乏严格逻辑证明
在基础数学问题上，此前大模型会受限于对数字token处理不当、上下文语境干扰等得出错误结论；在复杂数学证明方面，面对2024年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）基于证明的题目，顶级AI模型平均分最高不足5%，存在逻辑错误、缺乏创造力、评分失败等问题，还常出现用未经证明假设、关键步骤敷衍、反复用同一错误策略等情况，即便谷歌的AI在其中达到银牌甚至金牌水平，也无法解决组合数学问题；谷歌和OpenAI的模型还可能存在“背题”现象，在面对条件改变的相似数学题时，容易沿用旧解法得出错误答案。
▲谷歌的AI在2024年IMO比赛中相对于人类竞争对手的表现，获得了总分42分中的28分，达到了与比赛中银牌得主相同的水平
此外，在数学领域，当下的模型都无法解决组合数学问题。其作为在计算机科学、物理学、生物学等多领域有广泛应用的一大数学分支，在金融科技领域有较高应用价值，能够高效解决对冲基金等目标客户面临的离散优化问题，同时相比理论数学，组合数学算法可能更易转化为高频交易策略等可直接商业化的金融科技产品，或为初创公司提供清晰的盈利路径。
而无法解决组合数学问题，会限制模型在相关领域对复杂问题的深入应用与解决，阻碍其对一些需要综合多数学领域知识场景的理解与处理。例如在算法设计、统计力学等具体场景中，因缺乏组合数学能力，模型难以提供全面有效的解决方案。
据外媒消息，洪乐潼目前正在与投资方洽谈Axiom的融资事项。Axiom的目标是用编程语言训练AI掌握形式化证明，确保答案的正确性。
洪乐潼曾向投资者透露，Axiom的产品将服务于对冲基金和量化交易公司，这些机构需要快速解决与资产定价、股市预测相关的复杂数学问题。
据知情人士透露，Axiom本轮融资由B Capital主导，估值可能高达5亿美元（折合人民币约为36.1亿元）。
与Axiom定位类似的一家创企，于2023年10月17日完成了7500万美元融资（折合人民币约5.39亿元），估值达3.25亿美元（折合人民币约23.36亿元），这家公司的创始人是Robinhood联合创始人兼CEO弗拉基米尔・特涅夫（Vladimir Tenev）。
二、创始人三年拿下麻省理工学院双学位，挑战AI形式化证明难题
洪乐潼出生于中国广州，自幼展现出数学天赋，通过参加IMO培训接触了全球数学家的思维方式。尽管父母未接受高等教育，她从小立志进入顶尖学府。经过激烈竞争，她考入麻省理工学院（MIT），用三年时间完成数学与物理双学位，并荣获2022年“女性数学协会Alice T.Schafer奖”和2023年“Morgan数学研究奖”。
在MIT期间，洪乐潼从最初的量化金融志向转向基础数学研究，但她的学术追求远不止于此。获得罗德奖学金后，她赴牛津大学攻读神经科学，旨在“用数学坐标和生物医学坐标构建科学空间”。此后她进入斯坦福大学攻读数学博士与法学博士（JD），她的研究方向为组合数学（组合数学是数学的一个领域，主要涉及计算对象的组合数量），并已发表多篇相关论文，她形成了“数学-法律-生物”的三维知识体系，尤其关注合同法、反垄断等具有数学逻辑的法学领域。
作为组合数学研究者，洪乐潼在数论、堆栈排序算法等领域发表多篇论文，但始终致力于解决“真正困难的技术问题”。如今，她将目光投向数学与深度学习的交叉领域，创立AI公司Axiom，试图突破AI在形式化证明方面的瓶颈。
结语：专注数学问题解决，Axiom切入AI赛道，技术前景待考
目前，Axiom仍处于早期发展阶段，尚未推出产品，其技术能否超越现有AI模型尚待验证。但Axiom的出现，反映了AI在数学领域的持续探索和发展。在众多AI公司竞争的大环境下，Axiom以专注数学问题解决的AI为切入点，试图在市场中占据一席之地。
随着AI技术的不断进步，数学作为基础学科，其与AI的结合将越来越紧密。无论是Axiom这样的初创公司，还是OpenAI、谷歌等行业巨头，都在不断探索AI在数学领域的应用边界，技术成熟度与商业化能力将决定Axiom能否在这一竞争中脱颖而出。未来，AI在数学领域能否取得更大突破，真正解决复杂的实际问题，值得我们持续关注。
来源：The Information、Forbes
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