丹尼尔・利特数学难题网站上线：ProblemsILike.com精选未解问题
代数几何与数论学者丹尼尔・利特（Daniel Litt）于5月12日推出了一个名为“problemsilike.com”的数学难题网站，该网站由托马斯・布鲁姆（Thomas Bloom，数学问题平台ErdosProblems.com的创始人）提供技术支持。该平台专门汇集利特个人关注且尚未解决的数学猜想，并明确鼓励研究者借助人工智能工具进行探索。目前列表已收录13个问题，其中一题在5月13日即被GPT 5.5 Pro通过挖掘既有文献中的反例而成功解决。
这一项目的设立，直接回应了人工智能在数学研究中日益增长的影响力。一个结构清晰、公开可访问的难题库，能够为研究者和AI系统提供明确的目标。组合数学与离散几何等领域的进展已经证明了此类资源的价值——例如托马斯・布鲁姆维护的埃尔德什问题库（数据显示，其1217个问题中已有约45%，即543个被解决）以及各类专题综述，都显著推动了相关领域的协作与突破。
尽管AI工具在日常研究中的辅助作用日益普遍，但其在自主模式下，对数学核心深层问题的实质性影响仍非常有限。正是基于这一现状，丹尼尔・利特决定创建这份个人化的“问题清单”。
网站的核心目标有两个：一是追踪那些对数学理解具有关键意义的难题的进展状态；二是以此作为基准，实际评估人工智能在解决复杂数学问题上的能力边界。这也可以视为对陶哲轩所预言的“证明丰饶时代”——即生成证明可能比验证与理解证明更为容易——的一次前瞻性实验，旨在观察数学研究及其传播范式将如何演化。
目前网站已列出约10个难题，并计划每周更新。每个条目不仅包含问题陈述，还附有详细的数学背景注释，以及发起人对其难度与研究价值的初步评估。明确问题的价值有助于避免事后评价标准的游移，而说明难度则能让领域外的同行更准确地理解任何进展的意义。
这些问题的难度梯度经过设计，旨在形成一套灵敏的“能力检测指标”。它们均为未解难题，其中一些的解决将意味着数学的重大突破；另一些则源于更具体的学术好奇心，若有专家持续投入，可能在短期内取得成果。
网站接受广大数学研究者的投稿，具体提交规则可在站内查阅。需要说明的是，作为一份个人兴趣清单，其收录标准不可避免地体现了丹尼尔・利特本人的研究偏好与学术判断。
网站运营细节与常见问题
网站内容由丹尼尔・利特负责筛选与维护，技术实现由托马斯・布鲁姆协助完成。每个难题页面均提供以下信息：
- 清晰的问题陈述。
- 一篇简短博客文章的链接，用于阐述该问题的已知结论、研究历史与相关文献。
- 对该问题当前是否能在Lean等证明辅助系统中进行形式化的判断。
- 关于问题趣味性、潜在影响及是否可能催生新数学分支的简要评述。
- 对问题难度的初步推测。
若用户发现错误、希望补充参考文献或增加背景说明，最直接的方式是在对应难题页面下发表评论。
对于解答提交，流程则更为严谨：研究者需将成果（PDF或TeX格式）提交至GPT 5.x Pro或同等能力的模型，并使用特定提示词要求模型进行详细批注，指出所有论证漏洞或不清晰之处。只有在自主验证并确认AI审核无误后，才建议在相关博客文章的评论区提交解答，并附上AI审核的链接。
至于新难题的提议，虽可通过邮件随时提交，但无法保证被收录。网站明确声明，这份清单具有强烈的个人色彩，仅收录符合发起人学术兴趣的题目。
