20260514:增加新内容

entities/beidi-chen.md

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+title: "Beidi Chen"
+created: 2026-05-14
+updated: 2026-05-14
+type: entity
+tags: [researcher, author]
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+# Beidi Chen
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+- **机构**: CMU
+- **研究方向**: Efficient ML, sparse attention, large-scale inference
+- **代表工作**: [[streaming-llm|StreamingLLM]] (ICLR 2024)

entities/guangxuan-xiao.md

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+title: "Guangxuan Xiao"
+created: 2026-05-14
+updated: 2026-05-14
+type: entity
+tags: [researcher, author]
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+
+# Guangxuan Xiao
+
+- **机构**: MIT
+- **研究方向**: StreamingLLM, LLM inference optimization
+- **代表工作**: [[streaming-llm|StreamingLLM]] (ICLR 2024)

entities/mike-lewis.md

@@ -0,0 +1,13 @@
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+title: "Mike Lewis"
+created: 2026-05-14
+updated: 2026-05-14
+type: entity
+tags: [researcher, author]
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+
+# Mike Lewis
+
+- **机构**: Meta AI (FAIR)
+- **研究方向**: Natural language processing, sequence-to-sequence models, BART
+- **代表工作**: [[streaming-llm|StreamingLLM]] (ICLR 2024)

entities/papers/tao-klowden-ai-mathematical-methods.md

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-title: "Mathematical methods and human thought in the age of AI"
-created: 2025-04-15
-updated: 2025-04-15
-type: paper
-tags: [paper, ai-philosophy, mathematics, human-centered-ai, llm, deep-learning]
-sources: [raw/papers/tao-ai-mathematical-methods-2026.md]
-arXiv: "2603.26524"
-authors: [[Terence Tao]], [[Tanya Klowden]]
-published: 2026-03-27
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-
-# Mathematical methods and human thought in the age of AI
-
-作者：[[Terence Tao]], [[Tanya Klowden]]  
-arXiv: [2603.26524](https://arxiv.org/abs/2603.26524)  发表日期：2026年3月27日  
-页数：27页
-
-## 摘要
-
-人工智能（AI）被通俗地命名为一系列计算机工具，旨在执行越来越复杂的认知任务。本文探讨了 AI 对传统哲学问题的影响，重点关注其在数学中的应用以及更广泛使用的真实世界结果。
-
-**核心论点**：AI 是人类历史上为促进思想的创造、组织和传播而发展的工具的自然演进，必须以人类为中心来开发和应用 AI。
-
-## 主要章节
-
-### 1. 定义与背景
-- AI 被定义为执行复杂认知任务的计算机工具谱系
-- 从 [[LLM]] 和扩散模型到传统的 "GOFAI"（如自动定理证明器、国际象棋引擎）
-- 缺乏关于为什么要快速开发和部署这些工具的讨论
-
-### 2. 历史类比：这次不同吗？
-- 自动化技术并非新现象（如印刷机、计算机、[[LaTeX]]）
-- 过去技术主要影响输出的传播，而非创造本身
-- 现代 AI 可以自动化创造过程本身，造成内容外在形式与创造价值观的前所未有的脱钩
-
-### 3. 数学作为 AI 使用的 "沙盒"
-- 数学具有更成熟的基础，适合探索各种假设性场景
-- [[Frontier AI]] 模型现在可以解决越来越复杂的数学问题
-- AI 可能在某些任务上超越人类专家，同时在基础概念上犯严重错误
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-### 4. 证明标准与 "Smell Test"
-- 数学传统上有客观的证明标准，从欧几里得到二十世纪初的基础
-- **"Smell Test"**（气味测试）：好的证明不仅展示逻辑推理，还提供理解和洞察
-- [[Formal Verification]]（形式化验证）可以验证正确性，但无法捕捉 "penumbra"（启发式、经验式推理）
-
-### 5. AI 辅助数学的演进
-- 数学社区已适应过之前的技术挑战（如四色定理、开普勒猜想的计算机辅助证明）
-- 证明负担将越来越多地转向计算机
-- 人类数学家可能更专注于 "软性"方面：启发式、动机、实验证据
-
-## 核心观点
-
-1. **AI 是工具的演进**，而非人类的替代
-2. **必须以人类为中心**：创新解决方案满足人类需求、提升生活质量、拓展人类思维能力
-3. **形式化验证的局限**：只能验证形式正确性，无法传达理解与洞察
-4. **"气味测试"的价值**：好的数学不仅是正确的，还是有教育意义和启发性的
-
-## 与其他页面的关联
-
-- [[human-centered-ai]] - 本文核心主题：以人类为中心的 AI 发展
-- [[formal-verification]] - 形式化验证的作用与局限
-- [[ai-mathematics]] - AI 与数学的交叉
-- [[terence-tao]] - 第二作者，著名数学家
-- [[llm]] - 大语言模型
-- [[alpha-proof]] - 论文提及的 AI 数学证明系统
-
-## 关键引用
-
-> "AI 是人类历史上为促进思想的创造、组织和传播而发展的工具的自然演进。"
-
-> "形式化验证只能证明形式化论证建立了形式化数学陈述，但不能排除正式陈述与原始意图陈述之间的翻译错误。"

entities/song-han.md

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+---
+title: "Song Han"
+created: 2026-05-14
+updated: 2026-05-14
+type: entity
+tags: [researcher, author]
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+
+# Song Han
+
+- **机构**: MIT / NVIDIA
+- **研究方向**: Efficient deep learning (TinyML, Deep Compression), model acceleration
+- **代表工作**: [[streaming-llm|StreamingLLM]] (ICLR 2024)

entities/tanya-klowden.md

@@ -12,7 +12,7 @@ sources: [raw/papers/tao-ai-mathematical-methods.md]
 **背景**：艺术和人文学科领域
 
 **合著论文**：
-- [[Mathematical methods and human thought in the age of AI]] (与 [[Terence Tao]] 合著，2026) - 探讨 AI 对哲学、数学和人文学科的影响
+- [[tao-klowden-ai-mathematical-methods]] (与 [[terence-tao]] 合著，2026) - 探讨 AI 对哲学、数学和人文学科的影响
 
 **研究兴趣**：
 - AI 在人文学科中的应用与影响
@@ -20,10 +20,10 @@ sources: [raw/papers/tao-ai-mathematical-methods.md]
 - 与科学领域（如数学）的对话与交叉
 
 **独特视角**：
-作为从艺术和人文学科角度研究 AI 的学者，Klowden 为论文带来了与数学家 [[Terence Tao]] 相互补充的视角，探讨了从艺术到科学的广泛 AI 使用问题。
+作为从艺术和人文学科角度研究 AI 的学者，Klowden 为论文带来了与数学家 [[terence-tao]] 相互补充的视角，探讨了从艺术到科学的广泛 AI 使用问题。
 
 ## 关联页面
 
-- [[Mathematical methods and human thought in the age of AI]] - 合著论文
-- [[Terence Tao]] - 合著者
+- [[tao-klowden-ai-mathematical-methods]] - 合著论文
+- [[terence-tao]] - 合著者
 - [[human-centered-ai]] - 论文核心主题

entities/terence-tao.md

@@ -31,18 +31,18 @@ sources: [raw/papers/tao-klowden-ai-mathematical-methods.md]
 陶哲轩是积极探索 AI 工具在数学研究中应用的先驱之一：
 
 - 主张 AI 是**人类工具的自然演进**，应以人类为中心使用
-- 在论文 [[Mathematical methods and human thought in the age of AI]] 中，提出了 "Smell Test" 概念
+- 在论文 [[tao-klowden-ai-mathematical-methods]] 中，提出了 "Smell Test" 概念
 - 强调形式化验证的局限：只能验证正确性，无法传达理解与启发
 - 认为 AI 可以成为数学家的辅助工具，但需要小心使用
 
 ## 主要论文
 
-- [[Mathematical methods and human thought in the age of AI]] (与 [[Tanya Klowden]] 合著，2026) - 关于 AI 与数学哲学的深度思考
+- [[tao-klowden-ai-mathematical-methods]] (与 [[tanya-klowden]] 合著，2026) - 关于 AI 与数学哲学的深度思考
 - 数百篇其他数学研究论文
 
 ## 关联页面
 
-- [[Mathematical methods and human thought in the age of AI]] - 关于 AI 与数学的论文
-- [[Tanya Klowden]] - 该论文合著者
+- [[tao-klowden-ai-mathematical-methods]] - 关于 AI 与数学的论文
+- [[tanya-klowden]] - 该论文合著者
 - [[ai-mathematics]] - AI 与数学的交参
 - [[human-centered-ai]] - 以人类为中心的 AI

entities/yuandong-tian.md

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+title: "Yuandong Tian"
+created: 2026-05-14
+updated: 2026-05-14
+type: entity
+tags: [researcher, author]
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+
+# Yuandong Tian
+
+- **机构**: Meta AI (FAIR)
+- **研究方向**: Deep learning, reinforcement learning, LLM reasoning
+- **代表工作**: [[streaming-llm|StreamingLLM]] (ICLR 2024)