Aufbruch zur Überholung | Theoretischer Durchbruch auf der WAIC 2026: Mit der wechselseitigen Ermächtigung von Mathematik und Physik als Schlüssel eröffnen wir eine neue Ära der Innovation von KI-Paradigmen

Auf der WAIC 2022 stellte Shing-Tung Yau, der erste chinesische Preisträger der Fields-Medaille, eine weitsichtige Kernaussage auf: „Die Mathematik ist der Grundstein für die Entwicklung der KI-Technologie, und umgekehrt kann die Entwicklung der KI auch eine wichtige Unterstützung für die mathematische Forschung leisten.“ Diese zugrundeliegende Logik der wechselseitigen Förderung von Mathematik und Intelligenz wird seit langem von internationalen Top-Konferenzen wie AAAI und ACM (International Computer Society) sowie internationalen Top-Zeitschriften wie Nature bestätigt.

Gegenwärtig treten die Nachteile der extensiven Entwicklung der KI-Industrie deutlich zutage. Das iterative Modell, das sich ausschließlich auf Parameterstapelung und Überbeanspruchung von Rechenleistung stützt, hat die theoretische Obergrenze erreicht. Branchenschmerzpunkte wie geringe Erklärbarkeit großer Modelle, unklare Mechanismen der Emergenz und unzureichende Robustheit beruhen im Wesentlichen auf dem Fehlen eines mathematischen Grundsystems für KI und der Verzögerung der Iteration grundlegender Theorien.

Derzeit hat die bidirektionale Integration von Mathematik und Intelligenz eine große Anzahl umsetzbarer und nachverfolgbarer Ergebnisse hervorgebracht. Mathematische Theorien wie konvexe Optimierung, Wahrscheinlichkeitsstatistik und Funktionalanalysis lösen effektiv technische Probleme wie Überanpassung, schlechte Generalisierbarkeit und redundante Rechenleistung großer Modelle. Intelligente Systeme wie DeepMind AlphaGeometry, FunSearch und AlphaProof durchbrechen die Grenzen traditioneller menschlicher Forschung in Bereichen wie geometrisches Schlussfolgern, kombinatorische Mathematik und formaler Beweisführung. Der Mathematiker Hong Wang, der sich tief mit harmonischer Analyse und geometrischer Maßtheorie befasst, schließt durch den Beweis der dreidimensionalen Kakeya-Vermutung und die Optimierung von Techniken der Fourier-Analyse die algorithmischen Lücken bei KI-Bildverarbeitung und Bildrauschunterdrückung und bietet eine solide mathematische Unterstützung für die Optimierung von visuellen Modellen.

Shing-Tung Yau auf der WAIC 2024

Als Top-Wegweiser der KI-Branche hat die WAIC 2025 den hochkarätigen akademischen Dialog „Die Frage der Mathematik“ ins Leben gerufen. Die Veranstaltung wurde von Akademiemitglied Shing-Tung Yau konzipiert, bei dem mehrere in China entwickelte große Modelle vor Ort Probleme lösten, oberflächliche technische Wettbewerbe hinter sich ließen, zu den ersten Prinzipien der KI zurückkehrten und tiefe Überlegungen zur mathematischen Begrenzung und grundlegenden Neugestaltung der KI anstellten.

Die WAIC 2026, die vom 17. bis 20. Juli eröffnet wird, stellt die ursprüngliche Innovation grundlegender Theorien in den Mittelpunkt und legt drei Kernlinien fest: Math for AI, AI for Math und die Umsetzung von AI+Mathematik in der realen Welt.

Die Konferenz vereint drei hochkarätige akademische Segmente: Das Smale-Forum für Mathematik und KI, das Huayuan-Forum für kognitive Intelligenz und das WAICA-Symposium für mathematische Modellierung und wissenschaftliches Rechnen. Die drei Plattformen ergänzen sich gegenseitig und wirken zusammen, um die grundlegende Architektur der KI mit Mathematik zu festigen, die Schwelle für die mathematische Forschung mit KI-Rechenleistung zu senken und die inländische KI von der Iteration technischer Anwendungen zu einer neuen Phase der koordinierten Entwicklung von theoretischer Innovation und industrieller Umsetzung zu führen.

Math for AI: Mit mathematischen Axiomen die Grundlagen legen und das grundlegende wissenschaftliche Paradigma der KI neu gestalten
Zahlreiche maßgebliche Studien von AAAI, ACM (International Computer Association) und Communications of the ACM bestätigen, dass das moderne mathematische System der Kernansatz ist, um die technischen Engpässe großer Modelle zu lösen und die KI zu „wissenschaftlicher Intelligenz“ zu führen.

Auf der Ebene der Modelloptimierung gestalten konvexe und nicht-konvexe Optimierung die Trainingslogik großer Modelle neu und beenden das ineffiziente Training durch Versuch und Irrtum. Wahrscheinlichkeitsstatistik und Informationstheorie regulieren den Aufmerksamkeitsmechanismus von Transformer und verbessern die Genauigkeit der multimodalen Übereinstimmung erheblich. Werkzeuge wie Funktionalanalysis und partielle Differentialgleichungen lösen effektiv technische Schwierigkeiten wie hochdimensionale Rauschunterdrückung bei KI, Modellierung komplexer Szenen und nichtlineare Anpassung.

Zahlreiche veröffentlichte experimentelle Ergebnisse bestätigen den Wert der mathematischen Förderung: Das Testzeit-Verstärkungslernframework der Tsinghua-Universität in Zusammenarbeit mit dem Shanghai AI Lab verbessert die Leistung von Modellen für mathematische Wettbewerbe erheblich; Nvidias Nemotron-Math erreicht eine systemische Verbesserung der mathematischen Schlussfolgerungsfähigkeit großer Modelle auf der Grundlage eines Datensatzes mit mehreren zehn Millionen mathematischen Schlussfolgerungen.

Aus der Perspektive der ersten Prinzipien gehört die intelligente Modellierung von KI zu wissenschaftlichen Problemen unendlicher Dimensionen, während alle für die industrielle Umsetzung vorgesehenen Modelle technische Architekturen endlicher Dimension sind. Der Dimensionskonflikt zwischen beiden ist der Kernpunkt, warum KI seit langem auf erfahrungsbasiertes Parameterabstimmen angewiesen ist und an mangelnder Kontrollierbarkeit und Erklärbarkeit leidet. Der Kernwert von Math for AI besteht darin ein ableitbares, überprüfbares und nachverfolgbares mathematisches System aufzubauen, die Grenzen des intelligenten Betriebs klar zu definieren und die sichere, allgemeine und wissenschaftliche Iteration von KI zu unterstützen.

Dieses Forum für Mathematik und KI des Smale-Instituts für Mathematik und Computerei ist eine Kernplattform für die Bewältigung grundlegender KI-Theorien. Das Forum bringt Spitzenakademiemitglieder und Forschungsteams aus dem In- und Ausland zusammen, um tiefe Diskussionen über die Durchbrechung grundlegender Theorien zu führen.

Forum für Mathematik und KI des Smale-Instituts für Mathematik und Computerei

Akademiemitglied Zongben Xu wird den Kernkonflikt der KI „wissenschaftliche Probleme unendlicher Dimensionen und technische Technologien endlicher Dimensionen“ tiefgehend analysieren, die mathematischen Mechanismen der Skalengesetze großer Modelle und der Emergenz von Intelligenz erläutern und eine theoretische Grundlage für die Optimierung der Modellarchitektur und Leistungsbewertung liefern. Renommierte Wissenschaftler wie Weinan E, Bin Dong und Shi Jin werden neueste Ergebnisse über die Integration von Differentialgleichungen und neuronalen Netzen sowie die Modellierung komplexer Systeme teilen und das vollständige mathematische System für KI-Kausalmodellierung, robuste Optimierung und sichere Risikokontrolle vervollständigen.

Das Forum umfasst besondere Segmente wie Dialog zwischen Alt und Jung sowie runde Tisch-Diskussionen, bei denen renommierte Wissenschaftler aus dem In- und Ausland wie Jianqing Fan und Dacheng Xiu sowie junge Forschungskräfte eingeladen werden, sich auf Themen wie hochdimensionale Datenmodellierung, mathematische Optimierung intelligenter Algorithmen und die Umwandlung von Theorie in Technik zu konzentrieren, das extensive Forschungsmodell der KI kontinuierlich zu optimieren und dazu beizutragen, dass Modelle erklärbare Mechanismen, kontrollierbare Leistung und optimierbare Iterationen erreichen.

AI for Math: Mit intelligenter Rechenleistung die Forschungsparadigmen der grundlegenden Mathematik neu gestalten
Der Wert der KI-Förderung für die grundlegende Mathematik wird von der globalen akademischen Gemeinschaft anerkannt, da sie die traditionellen Forschungsgrenzen der menschlichen Ableitung effektiv durchbricht und das moderne Forschungsparadigma der Mathematik neu gestaltet.

Zahlreiche richtungsweisende Ergebnisse werden umgesetzt: DeepMind AlphaGeometry erreicht geometrische Schlussfolgerungsfähigkeiten auf IMO-Niveau, AlphaEvolve treibt die Forschung am hundertjährigen Kusszahl-Problem voran; das AI4MATH-Team der Peking-Universität hat erfolgreich die seit mehr als zehn Jahren schwebende Anderson-Vermutung widerlegt und eine standardisierte formale Verifikation abgeschlossen, deren Ergebnisse in Nature veröffentlicht wurden.

Die traditionelle mathematische Forschung ist durch menschliche Ableitung und begrenzte Rechenleistung eingeschränkt, was zu einer geringen Effizienz bei der Bewältigung komplexer Probleme führt. KI hingegen durchbricht die Engpässe traditioneller Forschungsmethoden durch effiziente Rechenleistung, parallele Ableitung und intelligente Mustererkennung und baut ein neues mathematisches Forschungssystem auf, in dem Mensch und Maschine zusammenwirken.

Im Einklang mit dem innovativen Konzept der Mensch-Maschine-Kooperation aus der „Frage der Mathematik“ von 2025 vertieft die WAIC 2026 die interdisziplinäre Forschung zwischen Mathematik und Intelligenz weiter. Dieses Huayuan-Forum für kognitive Intelligenz konzentriert sich auf zukunftsweisende Bereiche wie automatisierte Theorembeweisführung, formale Mathematik, mathematische große Modelle und symbolisch-numerisches gemischtes Schlussfolgern und vertieft die ursprüngliche Innovation der Mathematik mit KI-Unterstützung.

Renommierte Wissenschaftler aus dem In- und Ausland wie Manuel Blum und Jianqing Fan werden die innovativen Wege entschlüsseln, auf denen intelligente Technologien komplexe mathematische Probleme lösen. Dr. Wei Tang wird in Verbindung mit den neuesten Praktiken von AI for Science die umgesetzten Ergebnisse teilen, bei denen intelligente Werkzeuge die Bewältigung grundlegender mathematischer Probleme fördern, und der globalen interdisziplinären Forschung ein neues Paradigma als Referenz bieten.

Huayuan-Forum für kognitive Intelligenz

Diese WAIC arbeitet mit der Tongji-Universität zusammen, um das WAICA-Symposium für mathematische Modellierung und wissenschaftliches Rechnen durchzuführen. Die Konferenz durchbricht die disziplinären Barrieren zwischen KI, angewandter Mathematik, wissenschaftlichem Rechnen und Ingenieurwesen und bietet neue KI-gesteuerte Lösungen für die Modellierung komplexer Systeme, die Lösung partieller Differentialgleichungen und hochpräzise wissenschaftliche Simulationen.

Das Symposium konzentriert sich auf Kernrichtungen wie physikinformierte neuronale Netze, neuronale Operatoren und daten-physik-gemischte Antriebe, berücksichtigt sowohl theoretische Innovation als auch praktische Umsetzung und erforscht die großtechnische Anwendung von KI in Bereichen wie technische Simulation, digitale Zwillinge und Klimasimulation. Auf der Grundlage vielfältiger akademischer Austauschformen bewältigt es Kernprobleme wie Erklärbarkeit, Generalisierbarkeit und Fehlerkontrolle im wissenschaftlichen Rechnen von KI und baut eine hochkarätige internationale Plattform für den interdisziplinären Austausch zwischen Mathematik und Intelligenz auf.

Umsetzung von AI+Mathematik: Durch die Integration von Mathematik und Intelligenz einen geschlossenen Kreislauf des theoretischen Werts in der Industrie realisieren
Heute hat sich die Integration von Mathematik und Intelligenz von der theoretischen Erkundung zur großtechnischen industriellen Umsetzung entwickelt. Mathematische Werkzeuge wie harmonische Analyse, numerische Berechnung und topologische Modellierung optimieren kontinuierlich die Leistung von KI und verbessern effektiv die Genauigkeit und Stabilität von Aufgaben wie industrielles Sehen, medizinische Bildgebung, Wettersimulation und multimodale Integration.

Gleichzeitig senken die Fähigkeiten von KI zur effizienten Lösung von Problemen, intelligenten Simulation und komplexen Ableitungen die Kosten für die mathematische Modellierung in Bereichen wie Hochleistungsfertigung, intelligente Risikokontrolle und Luft- und Raumfahrt erheblich und durchbrechen die Umwandlungsbarrieren zwischen grundlegender Forschung und industrieller Anwendung.

Auf der Grundlage von drei charakteristischen akademischen Foren baut die WAIC 2026 eine vollständige Kette von „mathematischer Forschung – KI-Iteration – industrielle Förderung“ auf, um die großtechnische und hochpräzise Umsetzung zukunftsweisender Ergebnisse aus Mathematik und Intelligenz voranzutreiben und die Entwicklung der Realwirtschaft durch grundlegende Forschung zu fördern.

In der Branche hat sich bereits ein reifer geschlossener Kreislauf der bidirektionalen Innovation von Mathematik und Intelligenz gebildet: Die Mathematik legt das grundlegende Fundament der KI, und KI erweitert die Grenzen der mathematischen Forschung.

Von der „Frage der Mathematik“ im Jahr 2025, die die mathematischen Überlegungen einleitete, bis zur vollständigen Umsetzung der drei innovativen Hauptlinien im Jahr 2026 hat die inländische KI-Industrie die extensive Konkurrenz um Parameter und Rechenleistung offiziell hinter sich gelassen und ist in eine feine Entwicklungsphase eingetreten, die von Mathematik angetrieben wird, Mensch und Maschine zusammenwirken und Forschung und Industrie integriert sind. Auf der Grundlage der wissenschaftlichen und technologischen Ressourcen Shanghais und der internationalen Plattform WAICA wirken globale Forschungskräfte gemeinsam daran, das akademische und industrielle Ökosystem der Integration von Mathematik und Intelligenz kontinuierlich zu