一位年輕的中國女性數學家正在硅谷 AI 創業圈引起關注。據《The Information》報道，洪樂潼（Carina Hong），這位同時在美國斯坦福大學攻讀數學博士和法學學位的 00 后學霸，正在為她的 AI 初創公司 Axiom 尋求 5000 萬美元的融資，目標是開發專門解決復雜數學問題的人工智能系統。

圖丨洪樂潼（來源：MIT Alumni）

據知情人士透露，盡管 Axiom 尚未推出任何產品，但這家初創公司正在與投資者洽談，估值目標定在 3 億至 5 億美元之間。知名風投機構 B Capital 正在商討領投這輪融資，不過，這筆交易尚未最終敲定，具體條款仍可能發生變化。

Axiom 的核心理念是開發基于形式數學證明訓練的 AI 系統。形式數學證明是指使用已被證明的定理（也稱為公理）來展示數學陳述真實性的過程，這種方法要求極高的邏輯嚴密性和準確性。與目前市面上的通用大語言模型不同，Axiom 專注于讓 AI 真正理解數學的本質和邏輯結構，而非僅僅進行模式匹配。

“我們想在 Axiom 構建的是使用編程語言來訓練機器，讓它能夠掌握形式證明的語言。”洪樂潼在接受媒體采訪時表示。她向潛在投資者介紹，Axiom 的目標客戶群體包括對沖基金和量化交易員等金融機構，這些機構在投資決策中經常需要快速解答與資產價值或股票市場相關的復雜數學問題。

洪樂潼對當前主流大語言模型的數學能力持批判態度，這也是她創立 Axiom 的重要動機。此前 ChatGPT o3 曾被爆出數學成績作弊的消息時，她就在社交媒體上指出，OpenAI 的模型之所以在數學考試中表現良好，可能是因為該公司在訓練模型時已經接觸過這些考試題目。更關鍵的是，這些模型雖然擅長給出答案，但在證明答案正確性方面存在嚴重缺陷。

圖丨相關推文（來源：X）

“大語言模型盡管取得了許多驚人的后訓練突破，在做證明方面仍然相當糟糕。”洪樂潼說。她舉例說明，在美國數學邀請賽考試中，前沿的大語言模型可以達到 96% 的準確率，但當要求它們展示證明過程時，分數驟降至 5%。“為什么會有這樣的差異？這是因為我們訓練它們的方式。”

這種觀察也揭示了當前 AI 在數學領域的一個關鍵局限：模式匹配不等同于推理。現有的模型更像是在進行復雜的模式識別，而非真正理解數學的本質和邏輯結構。這正是 Axiom 想要解決的核心問題。

值得注意的是，雖然谷歌的 AI 模型在國際數學奧林匹克競賽中達到了銀牌水平，在幾何問題上甚至達到了金牌水平，但恰恰無法解決組合數學問題——而這正是洪樂潼的專長領域。作為一位在組合數學領域有深入研究的數學家，她發表了多篇關于這一領域的研究論文，包括關于彈出棧（pop-stack）排序算法的研究，并且特別鐘愛她在數論方面的工作。

圖丨洪樂潼此前發表的一系列論文（來源：Google Scholar）

洪樂潼的學術歷程稱得上是一路“開掛”。作為家里的第一代大學生，這位廣州女孩在 2022 年以數學和物理雙學位從美國麻省理工學院畢業，僅用三年就完成了學業。在校期間，她憑借出色的研究成果獲得了美國數學協會頒發的 Alice T. Schafer 獎，這個獎項每年只授予美國一名女性數學專業學生。隨后，她又獲得了 2023 年 Frank and Brennie Morgan 杰出本科生數學研究獎，該獎項由美國數學學會、美國數學協會和工業與應用數學學會聯合頒發。

從麻省理工學院畢業后，洪樂潼獲得了羅德獎學金前往英國牛津大學學習神經科學，隨后進入斯坦福大學同時攻讀數學博士和法學學位。這種跨學科的背景可能成為 Axiom 的獨特優勢，使其能夠從不同角度思考 AI 與數學的結合。“我始終是一個研究者。”洪樂潼說，“我想解決真正困難的技術問題。”

目前，數學 AI 賽道的競爭正在加劇。2023 年，Robinhood 的 CEO Vlad Tenev 創立的 AI 初創公司 Harmonic 也瞄準了類似的市場，該公司 2024 年秋天從紅杉資本等投資者那里融資 7500 萬美元，投后估值達到 3.25 億美元。Harmonic 同樣宣稱要構建能夠解決高級數學問題的模型。

與此同時，大型科技公司也在這一領域取得進展。OpenAI 的 o4-mini 模型最近在 FrontierMath 數學評估中的表現已經超過了人類數學家團隊。這一進展既展示了 AI 在數學領域的巨大潛力，也凸顯了專門化數學 AI 系統的市場需求。

盡管有其他投資者警告稱，對于專注開發自有模型的新創公司來說可能為時已晚，但洪樂潼的融資談判顯示，垂直領域的創新仍有巨大的市場空間。

對于金融行業來說，一個能夠進行嚴格數學證明的 AI 系統具有巨大的實用價值。量化交易、風險評估、衍生品定價等領域都需要快速、準確的數學計算和推理。如果 Axiom 能夠成功開發出真正理解數學邏輯、能夠進行形式證明的 AI 系統，對于金融行業的工作方式也可能帶來巨大的改變。

不過，Axiom 目前還沒有推出具體產品，團隊構成也尚不明確。在大型科技公司和其他初創公司都在競相開發數學 AI 的背景下，Axiom 能否找到自己的差異化優勢還是一個未知數。

參考資料：

1.https://www.theinformation.com/articles/stanford-math-phds-ai-startup-targets-300-million-valuation?rc=qjiy7u

2.https://alum.mit.edu/slice/first-generation-grad-excels-math-and-law

3.https://www.forbes.com/sites/johnwerner/2025/04/24/a-discovery-every-day-what-does-superintelligence-actually-look-like/

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