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挑能验的有明确对错、能快速验证的问题最值得投入。
科学进展会更集中在数据闭环紧密、易于验证的领域，哪怕这些领域概念上更难
▶ 22:48Dwarkesh PatelTerence Tao – How the world’s top mathematician uses AI2026
有明确对错答案的问题,比开放式问题更值得投入
▶ 7:40陶哲轩Can AI Prove It? Terence Tao on “Big Math” and Our Theoretical Future | The Futurology Podcast2026
挑难验的最有价值的恰恰是不好把握、不好验证的那部分。
数学界过于偏重技术性目标，因为技术是数学家最擅长也最容易把握的部分
▶ 16:16陶哲轩ICM 2026 Public Lectures - Terence Tao2026
正典化是 AI 基本帮不上忙的一环，却是最有价值的一环
▶ 40:21陶哲轩ICM 2026 Public Lectures - Terence Tao2026
挑还做不成的该挑现在还完全做不成的问题，而不是已经做成两成的。
专家公认太难、做不到的问题，只要足够重要就值得投入研究去攻克
▶ 39:42约西·马蒂亚斯The Next Breakthroughs in AI with Yossi Matias | The Google Research Podcast2026
创业该挑通用模型成功率 0% 到 1% 的问题，而不是已能做到两成的问题
▶ 28:48杰夫·迪恩Jeff Dean: The 1% Rule for Building in 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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