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多试就行大量地试、大量地看，能做成的自然会被筛出来。
用推理时算力并行搜索多条路径、保留有希望的分支，能显著提升长时智能体任务的可靠性
▶ 24:11杰夫·迪恩Jeff Dean: The 1% Rule for Building in AI2026
AI 工具对任意给定数学问题的成功率只有百分之一到二，胜绩是靠规模堆出来的
▶ 44:40陶哲轩Terence Tao – How the world’s top mathematician uses AI2026
与其死磕单个难题,不如让 AI 同时处理上百个问题、清掉能解的两成
▶ 41:50陶哲轩Can AI Prove It? Terence Tao on “Big Math” and Our Theoretical Future | The Futurology Podcast2026
有了 AI，数学可以从一次证一个定理转向一次探索上千个同类问题，摸清技巧边界
▶ 49:21陶哲轩Terence Tao at IMO 2024: AI and Mathematics2024
只要让研究者自由钻研任何感兴趣的题目，最终就会产出有用的成果
▶ 23:17乔治·戴森Turing's Cathedral | George Dyson | Talks at Google2012
缺的是验证不缺产出，缺的是筛选和验证的能力。
在证明大量涌现的时代，证明的评审已成为最稀缺的资源和最关键的瓶颈
▶ 34:15陶哲轩ICM 2026 Public Lectures - Terence Tao2026
面对证明过剩，数学界必须提高品味，主动拒绝一部分技术上合格的证明
▶ 44:09陶哲轩ICM 2026 Public Lectures - Terence Tao2026
许多领域真正的瓶颈不是想不出方案，而是缺少足够快的验证模型
▶ 45:48杰夫·迪恩Jeff Dean: The 1% Rule for Building in AI2026
迷幻药能滋养创作，但服药并不必然带来洞见，绝大多数所谓顿悟并无价值
▶ 6:38迈克尔·波伦Harvard Professor Teaches Writing (Michael Pollan Interview)2026
神秘体验的真伪无法直接判定，只能把它当作假设，再用其他认知途径去验证
▶ 8:45迈克尔·波伦Harvard Professor Teaches Writing (Michael Pollan Interview)2026
信息和知识正在变得廉价，昂贵的是如何使用与验证它们
▶ 3:48小野健Why This Is the Most Exciting Time to Be Human | Ken Ono, Axiom Math2026
别筛太早真正对的东西刚出现时往往比旧的更糟，筛早了就没了。
最终被证明正确的理论，在提出之初往往在很多方面都比旧理论更糟
▶ 18:49陶哲轩Terence Tao – How the world’s top mathematician uses AI2026
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追问一个大问题。 苏菲拉底的每周来信，写这一周在追问的问题和看到的回应。
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