WAIC 2026聚焦数理双向赋能 探索AI范式革新
WAIC 2026主打数学与AI双向赋能，用公理体系破解大模型瓶颈，推动AI走向可解释的底层科学。
当前AI靠堆参数和算力已达天花板，可解释性差、涌现机理不明。丘成桐等学者指出，数学是AI基石，AI也能反哺数学。WAIC 2026将围绕Math for AI（用数学理论支撑模型训练）、AI for Math（用AI辅助数学发现）展开，推动AI从工程试错转向可验证的科学范式。
正文摘录
.jpg)   在 WAIC 2022 上，菲尔兹奖首位华人得主丘成桐 便提出极具前瞻性的核心论断 ：“数学是人工智能技术发展的基石，反过来，人工智能的发展也能为数学研究提供重要助力。” 这一数智双向赋能的底层逻辑，已被 AAAI、ACM（国际计算机学会）等国际顶会，以及《Nature》等国际顶刊长期验证。 当前 AI 产业粗放式发展弊端凸显。单纯依靠参数堆叠、算力透支的迭代模式已触达理论天花板。大模型可解释性弱、涌现机理不明、鲁棒性不足等行业痛点，本质是 AI 底层数理体系缺失、基础理论迭代滞后所致。 目前，数智双向融合已产出大量可落地、可溯源成果。凸优化、概率统计、泛函分析等数学理论，有效解决大模型过拟合、泛化性差、算力冗余等工程难题。