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　　斯坦福大学人文与科学学院名誉讲席教授孙理察，将问题指向了AI与数学的交汇点，“AI的发展将如何改变纯数学与应用数学研究？”。多位答主表达了乐观情绪，知乎答主Jaysny表示，“AI能处理人类无法企及的数据并生成可靠猜想，这正掀起一场’无声的革命’”，他认为可能会催生一个全新的学科领域—数据科学数学。

　　但AI for Math的奇点时刻似乎没那么轻易到来。近期，两位研究人员仅用一个周末，便借助GPT-5解决了10个“百年悬案”级的埃尔德什难题，引发了学界的广泛讨论。但事后证明，这是一起关于AI能力被夸大的案例，知乎答主德里克文表示，“GPT-5实际做的，只是检索到了已有的研究成果，而非独立提出了新证明”。

　　统计学话题下的优秀答主范函子Skyline表示，从当下事实来看，“大规模引入AI 辅助解决数学问题之后，AI的发展并没有对数学研究的范式产生颠覆”，在她看来，AI并没有取代人类的心智荣耀，“AI所做的并非取代其中任何一个环节，而是在这条荆棘之路上，成为了一位更强大的同行”。

　　犹他大学生物化学系特聘教授兼系主任韦斯·桑德奎斯特，发出的问题挑战是：基础科学是如何推动人类健康与工业发展的？有多重要？

　　物理学、系统科学等领域的答主展开了角度不一的回答。东京大学物理学硕士在读、知乎答主千叶絮语以量子力学为例，指出一百年前海森堡创立的矩阵力学，衍生出的电子、自动化等专业，最终引领了信息革命。答主系统与控制则用一个精妙的比喻概括了基础科学的重要性：它如同为人类社会的发展提供了顶级的“传感器”和“系统模型”——“没有精准的传感器，系统就是个瞎子；没有深刻的系统模型，控制器就是个莽夫”。

　　康奈尔大学名誉教授斯科特·埃默尔提出的问题则更为具体，“细胞中普遍存在的ESCRT复合物在神经元中发挥哪些特殊作用？可能如何影响神经退行性疾病？”，该问题吸引了遗传学、生物学等领域众多答主的专业对话，展现了跨学科交流的活力。

　　在严肃的科学探讨对话之外，此番“AI科研新范式”还有众多贴近科研人日常的趣味话题受到了热议，其中“科研工作者该如何平衡科研和生活？”即引发了广泛讨论。答主桑弘仓鼠以幽默笔触道出了无数科研人的真实状态：“deadline还很遥远的时候就当工作不存在；临近deadline的时候就当生活不存在”；答主司马懿则从职业性质角度分析，指出“科研是一个声誉游戏”，其成果完全体现在个人简历上，这使得“每个人是自己的老板”，无形中模糊了工作与生活的界限。

　　此次，由全球三位顶尖科学家发起的问题挑战赛，如同一个切磋场，连接起顶尖科学界与广大科研从业者的对话，众多答主认为：AI已成人类探索科学的同行者，我们正共同站在一个“新的黄金时代”的起点。（周小白）

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