Terence Tao: creative strategies, this aspect of LLM tools is still weak

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“Terence Tao: creative strategies, this aspect of LLM tools is still weak” 围绕陶哲轩（菲尔兹奖得主）对大模型在“真正创造性思考”方面不足的反思展开，是一篇值得技术和学术界关注的讨论，而不是传统意义上的 SaaS 工具。通过指向陶哲轩在 Mathstodon 上的公开发言和相关讨论，本页面帮助研究者、工程师和 AI 爱好者理解一个关键差距：当前大模型很擅长模式匹配，却仍难以复制顶尖数学家在原创思路、策略设计和问题分解上的能力。 围绕这些内容，读者可以观察专家如何将一个困难问题拆解成子目标、如何在不确定环境中尝试不同思路，以及如何形成新颖的策略框架——这些能力在现有 LLM 中只被部分模拟。对于希望构建科研助手、自动定理发现工具或复杂推理系统的开发者，这些思考为产品方向提供了清晰参照：应如何让模型更善于探索、反思和修正，而不仅仅是生成流畅答案。 虽然目前尚无明确的定价或产品形态，这一资源更像一枚“思想指南针”：帮助 AI 从业者对照世界顶级数学家的思维方式审视自己的系统，并思考下一代智能工具应如何真正支持洞见和创造力。