Google數學AI「Mathematica」傳內部測試，名稱與進度尚未證實

Google DeepMind被報導正在內部測試專門解答高階數學問題的人工智慧模型「Mathematica」，但模型性能與正式公開時間尚未獲官方證實。

Crypto Briefing於16日報導，Mathematica是以Google DeepMind的推理型人工智慧「Deep Think」為基礎，目標是解決複雜數學問題。報導也指出，該模型可能建立在「Gemini 3.1 Pro」系列之上。

不過，目前沒有資料顯示Google DeepMind已正式確認名為Mathematica的內部模型。僅憑網路貼文中出現的模型名稱或輸出內容，仍無法斷定其是否實際接受測試，或確認開發階段。

整理相關貼文的HuggingNews表示，Mathematica可能是瞄準「Millennium Bench」等高難度數學評測的實驗模型。X平台上的相關內容、模型是否實際接受測試，以及性能數據，目前都未獲直接確認。

Google DeepMind正式公開的數學研究計畫包括「Aletheia」。該系統被介紹為以Gemini Deep Think為基礎、處理研究級數學問題的數學研究代理。

Aletheia會先建立解法，再進行驗證；若發現錯誤，便重複修正。其設計不僅是生成答案，也包括確認解題過程是否合理。

官方資料說明，Aletheia被設計為能承認無法解決的問題。這種做法旨在提升數學答案及解題過程的可驗證性。

Deep Think的數學性能也曾在國際數學奧林匹克競賽中接受測試。Google DeepMind宣布，2025年高階版本的Gemini Deep Think在6道題中完整解出5題，取得滿分42分中的35分。

答案由國際數學奧林匹克競賽相關人士按照與學生答案相同的標準評分。Google DeepMind將這項成績評為金牌級水準。

Google DeepMind之後推出AI for Math Initiative，並表示將與倫敦帝國學院、高等研究院、IHES、加州大學柏克萊分校西蒙斯研究所，以及Tata Institute of Fundamental Research推動數學研究合作。

該計畫除了Gemini Deep Think，也包括演算法發現系統AlphaEvolve及形式化證明系統AlphaProof。形式化證明是將數學命題表達為電腦可驗證的邏輯體系。

這些研究顯示，人工智慧在數學領域的應用正從提出答案，延伸至驗證解法與修正錯誤。不過，這些說明僅適用於Google DeepMind正式公開的系統，並不能證明Mathematica具備相同功能。

與Mathematica相關的網路內容中出現「wait」及「oh my god」等字句，但這些文字是否由實際模型的內部推理過程生成，尚未獲得確認。僅憑大型語言模型的部分輸出，也無法判斷模型具有意識或情緒。

Google DeepMind的人工智慧研究組織與模型競爭，先前在圍繞遞迴式自我改進人工智慧模型的傳聞中，也暴露出類似的驗證問題。網路畫面或貼文可以反映研究動向，但不能取代對正式發布及性能的確認。

目前透過官方資料可確認的Google DeepMind數學人工智慧系統包括Deep Think、Aletheia、AlphaProof及AlphaEvolve。Mathematica的正式名稱、開發階段、測試結果及公開時間，仍有待Google進一步公布。