在硅谷Facebook House的清晨，洪乐彤和她的团队成员们正围坐在白板前，讨论着最新的AI数学证明模型。窗外阳光洒进这座曾孕育Mark Zuckerberg创业梦想的小屋，屋内却回荡着另一场革命的气息：一位24岁的华人女性CEO，正试图用人工智能彻底改变数学研究的方式。就在不久前，57岁的美国终身教授毅然辞去教职，加入了她的初创公司Oxygen，成为她的同事。这种“学界导师为00后打工”的景象，或许比任何融资数据都更能说明AI for Math浪潮的到来。
追不上天才，但能用苦力打破壁垒
“我一直不是天赋型选手。”洪乐彤坦言。在广州成长的她，曾是数学竞赛班里那个“欧式几何题永远做不出来，只能靠大力枚举法把每个点每条线都写一遍”的孩子。与同龄“天才型选手”不同，她自认是“蛮力型选手”——靠反复尝试、死磕到底。
但正是这种笨办法，意外地与AI发展路径产生了共鸣。她举例，Google DeepMind开发的Alpha Geometry，能通过将几何图形转化为符号表达式，让AI以“暴力枚举+形式化推理”的方式解决81%的IMO历史几何题。“AI不是天才，但它可以用海量算力把人类不愿意做的脏活累活全干了。”她说。
这种“苦力型”AI与“灵感型”人类数学家的互补，已经在实际竞赛中产生了突破。2022年，Oxygen团队开发的AI系统在普特南大学生数学竞赛中获得满分——98年来，普特南满分仅有五人，而AI成为第六个。“我们的教练艾文晨是IMO美国队教练，他一眼画图就能秒解难题，AI却要枚举几千行代码。但最终，两个解法都有效。”洪乐彤说。她相信，AI和人类直觉的碰撞，将催生全新数学发现的可能性。
数学不是零和游戏，而是一场乐高式的无限搭建
在中国式奥数训练中，洪乐彤深知“零和游戏”的压力——每次考试后按成绩分班，24个班轮番上楼，成绩不好连教室都要往下搬。她一度被这种竞赛氛围困扰，直到初中开始自学高等数学，才意识到“数学其实不是零和游戏，而是正和游戏”。
“竞赛题只有一个标准答案，所有人都在争夺有限的名额。但高等数学的世界没有尽头，随时可以引入新定义、新问题，像搭乐高一样不断扩展。”她回忆。她与同伴们在课余时间自发组成“小部落”，合作挑战骑士巡游等趣味问题——“一个人死磕不出来，就群策群力，一起搭建更大的解题宇宙。”
这种“合作式探索”理念，后来成为她对AI for Math团队结构的底色。Oxygen的早期成员基本来自Facebook，深受硅谷“Bottoms up”文化影响——“不是上行下效，而是基层自动生长文化”。她强调，“软件工程可以几百人协作开发，为什么数学不行？现在形式化证明、AI数学发现，其实就是把一个个小任务分散出去，像写代码一样拼装复杂定理。”
她提及陶哲轩等顶级数学家联合几百人用Lean等形式化语言证明大定理，也强调了分工协作、群体智慧在现代数学中的重要性。“我们希望AI能像乐高积木，搭建属于人类与机器共同的知识大厦。”
从“自由注意力”到极致执行：创业者的脑回路
在硅谷创业圈，洪乐彤并不把自己归为“执行派”或“销售派”。她自嘲：“我既不是销售型天才，也不是行动狂人，可能更像一个极度乐观、前瞻性强的visionary。”
但她强调，决定人生轨迹的，并非外部的“注意力管理”，而是“自由注意力”与“被框架注意力”的平衡。她怀念在广州上学时，边走路边发呆思考数学题的日子——“那段时间的大脑是自由的，灵感和直觉就是在这种自由流动中冒出来的。”而创业后，日常大量时间被“必须执行的任务”填满，反而极少有机会静下来“天马行空地走神”。
她的导师告诉她：“多数企业家都能高效执行，但真正卓越的创业者，是那些能把自由注意力和被框架注意力完美结合的人。”洪乐彤承认，自己在创业过程中也经历了“自我质疑—自我验证—自我劝退—彻底投入”的波动。她在决定全职创业前，甚至专门花数月查阅AI for Math相关的数百篇论文，“像做‘费曼学习法’一样，把每一篇论文都手工推导一遍，确认这不是一个‘跟风的浮躁创业’，而是真有可能成功的工程问题。”
她笑言，硅谷许多投资人偏好“对苦难上瘾”的创业者——“chip on the shoulder, chips in the pocket”，即肩膀上的伤痕能变成口袋里的筹码。洪乐彤自称，“我一直把失败当作默认项，反而对痛苦和挑战有点上瘾。”正是这种对痛苦的高容忍度，让她能在持续不适区中保持乐观和创造力。
学术、法律、神经科学：跨界视野塑造AI for Math
洪乐彤的履历堪称“跨界大全”。本科在MIT主修数学和物理，硕士去牛津学神经科学，博士又在斯坦福攻读数学与法学双学位。这种“高方差”的成长路径，使她对AI for Math的本质有了独特洞察。
在法学课上，她接触到宪法解释的多种学派（原点主义、文本主义、活宪派），也思考AI能否像“宪法大模型”一样，去理解和自动推理结构化的数学定理。“形式化语言Lean把数学变成一种编程语言，AI就有机会像学代码一样学习、发现和证明新定理。”
牛津神经科学的实验经历，也让她明白了“计算神经科学与AI的天然连接”——“在UCL的Gatsby中心，AI教父Hinton、DeepMind创始人Demis Hassabis都在用AI模拟大脑学习机制。我的硕士论文几乎全是AI理论，只是被包装成神经科学主题。”
她对“工具理性”与“学科情怀”的融合有自觉认识：“MIT的教授们互相推荐学生，不是竞争有限名额，而是让每个人去喜欢的方向深耕——世界远比我们想象得大。”她反感“零和游戏”的内卷，更欣赏“无限游戏”的合作与探索。
创业的偶然与必然：从咖啡馆读书到16亿美元估值
Oxygen的诞生，带有浓浓的硅谷“咖啡馆社交”色彩。2024年，洪乐彤在斯坦福法学院读书期间，常去Palo Alto的Verve咖啡馆写作业，偶然结识了Meta AI老兵舒博——两人因为抢拉窗帘、一起看狗、偶尔讨论科学史，逐渐成为朋友。直到认识一年多后，她才知道对方是FAIR（Facebook AI Research）早期成员，参与过百度、Meta、OpenAI等顶级AI实验室。
两人最终决定创业，是在某次晨跑后，“我突然觉得这事真的值得做，就和舒博在咖啡馆餐巾纸上算了算，觉得融资、算力、团队都可以拼一把。”
她坦承，自己曾极力劝退自己创业，“我觉得中国创业者气质太浮躁，硅谷创业氛围太追风，我本应该在学界安心做数学。”但经过数月查阅所有AI for Math文献、与顶级团队反复论证，她确信“这是工程问题，不是研究悬案”，于是果断拉舒博一起组建团队。
团队成员大多有非典型履历：有Facebook Mafia、百度Mafia的AI老兵，有IMO、Putnam金牌得主，有Lean、Meta编译器、强化学习、代码生成等多元背景。创始团队甚至定下“15:1招数学家”原则——“我们以为AI for Math不需要纯数学家，后来才发现，思想开放的数学家、工程师、AI专家要深度融合，才能真正做出突破。”
融资过程也充满艰辛。“没人喜欢融资。你得无数次复读同样的故事，回答同样的问题。真希望能录个音直接发给投资人。”但就在这枯燥中，她遇到了B Capital等顶级投资人，最终Oxygen公司A轮估值达到16亿美元，成为AI for Math赛道的新星。
“天赋不是决定性条件，蛮力型选手也能用死磕撬动世界。” “AI不是数学家的对手，而是最强的苦力型同伴。” “数学不是零和游戏，而是所有人都能无限搭建的乐高宇宙。” “最好的领导力，是在登山时递水的那个人，而不是拿着喇叭的人。” “创业不是跟风炫耀，而是用极致理性和乐观，把痛苦变成乐趣。”