我晚年一直在看马克思自己写的关于微积分的笔记。马克思依赖于一本过时的教科书，J. L. Boucherlat 1828 年的《微分与积分基本论》，以及其他过时的原始文本。当时的微积分基础一团糟。马克思在这一点上是完全正确的。马克思与伯克利主教相呼应，发现数学家正在使用 0/0 形式的分数进行运算。他试图弄清楚这一点。马克思不知道的是，在他那个时代，这些基础正在被重新奠定。我将提到极限的 epsilon-delta 定义、戴德金割线的实数构造，以及康托尔的集合论。我想傅里叶级数也适用于这个故事。马克思从来不知道这些。一些同情马克思的人认为他将导数视为算子。一些数学家是马克思主义者和社会主义者。这
The maths meme that has been distracting mathematicians for a century
一组看似简单的规则开启了一种数学魔术，自 20 世纪 30 年代以来，这个魔术一直让伟大的思想家忙碌不已。专栏作家 Jacob Aron 探讨了 Collatz 猜想的起源、为什么它如此让数学家着迷以及人工智能是否可以帮助我们一劳永逸地解决这个问题
格拉迪斯·韦斯特有着“对知识永不满足的渴望”。她使用计算机、雷达和卫星进行计算，从而催生了 GPS 技术，使我们能够精确定位地球上的任何地点
DAILY DOSE: Mathematicians Warn AI Could Erode Their Field; Robot Dogs Join World Cup Security Plans
数学家对人工智能对其领域创造力和协作的负面影响表示担忧，强调了研究诚信方面的潜在问题。
1946 年，数学家 Paul Erdős 提出了单位距离问题，并提出了获胜策略。人工智能模型现在已经有了更好的模型。为什么人类没有先到达那里？
An AI solution to an 80‑year‑old problem has shocked mathematicians
平面上点对以单位距离间隔的新最佳排列的一种表示形式。图片来源：阿尔瓦罗·洛萨诺-罗夫莱多。作者：莫纳什大学 Melissa Lee 上周，OpenAI 透露其内部人工智能 (AI) 模型之一找到了著名的 [...]
A golden age of maths is dawning and mathematicians are freaking out
数学家们对人工智能在解决高级问题方面所取得的进展感到震惊，这让一些人质疑人类是否还有发展的空间
Aim high but don't shoot for the moon, mathematicians advise
根据人们如何权衡不同结果的数学模型，最佳策略是雄心勃勃，但不要太过分
该领域最接近解决平面单位距离问题的时间是 1984 年，该问题于 20 世纪 40 年代首次提出。现在，OpenAI 声称内部模型已经破解了这个难题。
How the mathematician Gödel proved that not everything can be proven
陈述可以是真或假。但正如库尔特·哥德尔所证明的那样，总会有一些数学假设既无法被证明也无法被证伪
Mathematicians stunned by AI's biggest breakthrough in mathematics yet
OpenAI打造的人工智能破解了Paul Erdős几十年前的猜想，数学家们将其誉为人工智能在数学领域的里程碑式时刻
2019华为荣耀杯欧亚信息通信技术领域决赛共有850人参赛，其中资格赛阶段优胜者80人，成为15000名参赛者中的佼佼者。
Оптимизировать транспортную систему Владивостока помогут исследования математиков ДВФУ
远东联邦大学 (FEFU) 的科学家获得了俄罗斯基础研究基金会 (RFBR) 的资助，用于开发用于运输过程分析、建模和优化的现代解决方案。
Яндекс и СПбГУ будут готовить математиков вместе
Yandex 和圣彼得堡国立大学已同意联合培养数学学士学位。公司与大学将共同开发多门选修课程。它们将使学生获得计算机科学领域的应用知识。
The Test Got It Right: Mathematician Leaves Lasting Legacy
杰克·格雷弗 (Jack Graver) 在教职 60 年后，于今年春天从艺术与科学学院数学系退休。《测试正确：数学家留下持久遗产》一文首先出现在《今日雪城大学》上。
‘Golden rule’ in abstract art just discovered by mathematicians
数学比率可以解释为什么人工智能生成的艺术无法引起观众的敬畏
Superintelligent machines may well need us after all
尽管人工智能在数学能力方面取得了令人眼花缭乱的进步，但它的成功表明人类数学家对于科学过程是多么不可或缺
