01数学推理
MA-ProofBench — 阅读论文
语言模型能证明多难的定理？从两个难度层级，评估模型在数学分析中的形式化定理证明能力。
数学 · 推理 · 人工智能
你好，我是谢欣桁。Xinheng Xie
从方程出发，
向推理探索。
以数学为底色，对机器如何推理保持好奇。
我探索数学如何帮助机器学习、推理，也让它们变得更可靠一点。
看看我的研究目前在面壁智能，研究大语言模型的数学证明推理。
+一个开放的问题01 — ∞
换个角度，也许会有新发现。
01 /论文背后的人
我的路径，
拐过几次弯。
✳
已通过博士论文答辩
预计毕业时间 · 2026 年 11 月
从电气工程，到金融数学，再到数学博士研究，我走进 AI 的路径拐过几次弯。每一段经历，都让我多了一种看问题的方式。
在思克莱德大学，我的研究连接了数值方法、微分方程与深度学习，也由此走向图像去噪、异常检测，以及与 The Alan Turing Institute 合作开展的 AI 安全研究。
现在，我在面壁智能研究大语言模型的数学证明推理。这里用来分享我的工作，也给接下来可能产生的好奇心，留一点空间。
电气工程金融数学数学研究机器推理
02 /研究选集
不同的问题，
共同的数学线索。
从看清一幅有噪声的图像，到检验一段数学证明。这些是我研究过的一些问题。
02异常检测
2DSig-Detect — 阅读论文
发现图像中的不同寻常之处。将二维签名与半监督学习结合，识别图像中的异常模式。
03神经微分方程
NODE-ImgNet — 阅读论文
借助数学，让图像清晰一点。融合微分方程的结构与神经常微分方程，研究图像去噪。
04对抗鲁棒性
NODE-AdvGAN — 阅读论文
细微的变化，不同的答案。通过动态系统驱动的对抗图像生成方法，研究模型的脆弱性。
研究背后的数学基础
随机性、时滞与数值方法。
当系统同时受到随机因素与历史状态的影响，如何得到可靠的近似解？关于随机与延迟微分方程的研究，也是我探索 AI 的一部分数学基础。
03 /一路走来
走过的路，
遇到的问题。
一些地方、一些合作，以及逐渐塑造我思考方式的研究经历。
2026 — 至今现在
面壁智能
大模型算法研究实习生 · 数学证明推理
2026 年 3 月起，围绕数学证明相关训练数据、模型训练、能力评测与推理开展研究。
2023 — 2024
The Alan Turing Institute × 思克莱德大学
AI 安全合作研究
2023 年 10 月至 2024 年 10 月，参与模型脆弱性与基于二维签名的图像异常检测研究。
2022 — 至今
思克莱德大学
博士研究 · 数学与应用数学
2022 年 10 月起，研究数值分析、微分方程与深度学习。已通过博士论文答辩，预计 2026 年 11 月毕业。
2021 — 2022
中国纺织信息中心
研究员 · 产业经济研究室
2021 年 2 月至 2022 年 7 月，从事行业分析、技术研究与研究写作，为产业规划与政策研究提供支持。
2019 — 2020
拉夫堡大学
硕士 · 金融数学
2019 年 9 月至 2020 年 9 月。获得 MSc Project Prize。
2014 — 2018
天津城建大学
本科 · 电气工程及其自动化
2014 年 9 月至 2018 年 9 月。这段旅程的起点。
让我保持好奇的问题
模型能否完成一段严谨的证明？
研究数学推理、证明相关训练数据，以及如何评估模型究竟理解了什么。
学习出来的模型，在哪里会出错？
关注异常、对抗样本，以及看似可信的输出与真正可靠的结果之间的距离。
数学还能为 AI 带来什么？
从微分方程和数值方法出发，思考学习系统的结构与设计。
04 /留一点空间，慢慢想
一些笔记，
正在酝酿。
研究中的想法、新学到的东西，还有那些一直留在脑海里的问题。这里会是网站里安静一点的角落，即将更新。
暂时还没有发布的笔记