总部位于旧金山的人工智能初创公司Axiom Math近日宣布完成6400万美元种子轮融资,本轮融资由B Capital领投,Greycroft、Madrona Venture Group和Menlo Ventures等知名投资机构共同参与。融资完成后,公司估值达到约3亿美元。这笔资金将主要用于扩充工程与研究团队、强化推理引擎性能,并在密码学、物理学及高级算法等领域的基准问题上开展系统性测试。
公司创始人洪乐潼(Carina Hong)拥有跨学科背景:她在广州出生,先后获得麻省理工学院数学与物理双学士学位、斯坦福大学数学博士学位,并修读了法律课程。本科期间,她的研究成果已发表于《美国数学会会报》等权威期刊。2021年,她成为牛津大学罗德奖学金四位中国获得者之一。目前,洪乐潼正带领团队开发一种能够自主生成数学猜想并验证其正确性的人工智能系统,该系统可通过Lean和Coq等证明助手生成严格的逐步证明。
Axiom Math的核心团队由人工智能与数学领域顶尖专家组成,多数成员来自meta的FAIR实验室。其中包括因解决百年数学难题闻名的弗朗索瓦·查顿、专注人工智能安全与公平性的阿拉姆·马科斯扬,以及深度学习代码生成领域的先驱休·莱瑟。团队致力于将教科书和研究论文中的数学内容转化为可执行代码,从而突破现有知识边界。
洪乐潼在社交平台X上发布的宣传视频中表示:“我们正在构建一个能够自我进化的超级智能推理系统,从打造AI数学家开始。”她认为,数学是揭示万物规律的核心工具,而人工智能正在彻底改变数学探索的方式。她将当前数学革命的三大支柱归纳为:人工智能生成创意的规模与速度、编程语言实现抽象概念的能力,以及数学连接万物的本质。
Axiom Math的模型不仅能解决复杂数学问题,还可通过提出猜想创造新知识。研究人员正尝试将该技术应用于金融建模、飞机设计、芯片研发及量化交易等需要高精度计算的领域。B Capital合伙人Yan-David Erlich指出:“解决复杂数学问题是许多人类发明的核心。”
目前,团队正聚焦三大技术方向:开发大规模同步训练架构、将AI引入代码生成流程,以及应用Transformer模型破解百年未解的数学猜想。这一目标得到了学术界和投资界的广泛认可。凭借跨学科团队、雄厚资金支持及创新技术路径,Axiom Math正试图重新定义人工智能在科学发现与工业创新中的角色。