11月19日，谷歌旗下DeepMind开发的AI系统AlphaEvolve获加州大学洛杉矶分校陶哲轩团队认可，称其可推动大规模数学研究。该系统于今年5月发布，能自主发现算法与数学公式，通过生成和筛选潜在解法高效解决优化问题。在测试中，AlphaEvolve成功复现了人类已知最优解，并在部分案例中提出更优方案。陶哲轩团队测评显示，系统显著提升解题速度，使原本需数年的研究项目成为可能。然而，系统有时会利用问题漏洞生成‘钻空子’答案。尽管存在局限性，AlphaEvolve已引发数学界对专业AI工具的浓厚兴趣，或为中等难度数学问题提供解决方案。专家呼吁计算机科学家与数学家加强合作，拓展AI在数学研究中的应用。

2025年9月初，一篇arXiv论文引发关注：GPT-5首次以“定理贡献者”身份出现在数学研究中，解决了Malliavin–Stein框架下的收敛速度问题。研究团队将其推导直接纳入正式成果，标志着AI在数学领域的突破性参与。然而，GPT-5并非独立完成任务，其过程需人类研究者纠错和引导，类似“教授+AI”的合作模式。外界对此反应热烈，认为是AI数学家时代的开端，但内行指出，这更多是已有工具的快速拼接。论文作者担忧，AI可能带来“正确但平庸”的研究成果泛滥，并削弱博士生试错训练的重要性。随着AI加速科研进程，原创性突破与学术根基如何平衡成为亟待解决的问题。

2025年8月，菲尔兹奖得主、UCLA数学教授陶哲轩因学校3.39亿美元科研经费被冻结，个人研究及团队面临断供困境。他在线发帖回应公众对数学研究价值的质疑，以“压缩感知”为例力证数学在跨学科应用中的重要性。陶指出，数学理论为技术落地提供了结构性理解与信任基础，例如医学成像和AI领域的发展均受益于此。他还强调，当前AI研究缺乏数学支持，限制了其长期潜力。此次经费冻结源于美国教育部认定UCLA存在种族歧视问题，导致NSF等机构暂停资助。陶哲轩呼吁关注基础数学研究的价值，不应因其回报不直接可见而忽视其意义。

2025年国际数学奥林匹克（IMO）在澳大利亚落幕，AI领域迎来重要突破。OpenAI和DeepMind先后宣布其模型达到IMO金牌标准，分别获得35分，这是AI首次比肩顶尖高中生选手。OpenAI提前公布成绩引发争议，DeepMind则获IMO官方认证，但其金牌团队三名核心研究员已被Meta挖角。尽管AI取得显著进步，但专家认为这并非数学界的AlphaGo时刻，因72名人类选手同样达金牌标准，且AI仅解出5道题。此次突破证明语言模型可直接完成高难度数学推理，但仍存局限性。学术界对AI辅助数学研究褒贬不一，有人看好其潜力，也有人担忧数学自由探索精神被技术资本侵蚀。

陶哲轩，著名数学家，早在8月便试用了OpenAI o1的完整版，远早于公众。他在测试中发现，该模型能够成功识别克莱姆定理，并给出“完全令人满意的”答案，相较于之前的模型，整体性能提升明显，但在细节处理和创新方面仍有限。陶哲轩形象地将模型比喻为“平庸但有小能力的研究生”，指出若提供额外资源如代数软件，模型性能可显著增强。此次测试在HackerNews等平台引发热议。此外，陶哲轩通过三轮测试对比了ChatGPT与o1，显示后者在理解和解决问题时更为条理化，且能够找到合适的数学定理解决复杂问题。在数学研究层面，大模型的应用已渐趋日常化，如用户wenc分享，借助大模型能高效生成MIP公式，节省大量研究时间。陶哲轩表示，未来大模型在数学领域的应用有望更加广泛，但强调其价值取决于用户对提示词的运用技巧，而非模型本身。