陶哲轩启动SAIR开放数学模型计划赋能数学科研
2026年9月18日，菲尔兹奖得主、SAIR Foundation联合创始人陶哲轩正式对外宣布启动「开放数学模型计划」，旨在联合全球学术界与产业界力量，为数学及其他科学研究打造开放权重模型与配套的开源工具。该计划首期将聚焦数学日常科研场景，以开放权重、可复现评测与社区治理为核心运作原则，即日起面向全球社区征集资金、算力、专业经验以及社区建设相关的合作伙伴。
陶哲轩在官方声明中提到，SAIR Foundation是他与多位科学家、投资人在2025年共同创立的非营利组织，核心目标是在数学与其他科学领域推动人工智能的负责任使用，且不依附于任何大型AI企业。基金会初期资源有限，主要开展播客、短期活动与竞赛类工作，近年来正逐步扩大规模。此前基金会已获得XTX Markets的资助，用于支持下一轮SAIR竞赛，目前正与多家产学研伙伴洽谈合作，推进面向科学的开放权重模型与适配开源、闭源大语言模型的科学开源工具的开发工作。
团队原本计划循序渐进推进该项目，先在未来数月启动若干试点项目。但考虑到当前行业形势与各界对开放模型的强烈需求，决定加快进度，提前至今日首次公开宣布计划，尽管部分关键规划仍在推进中。目前团队已开始征集项目意向表达，寻找能够贡献资金、算力、专业经验或社区建设资源的合作伙伴，意向登记可在公告页面底部完成。基金会计划短期内发布更多更新信息，包括首批合作伙伴名单，以及将本计划融入现有播客、活动与竞赛体系的后续规划。
为数学界构建开放工具生态
数学研究的进步依赖于可被审视与延续的学术发现，一代代研究者共同构筑了共享的知识体系，依靠开放交流与对彼此贡献的尊重维系发展。当人工智能成为数学研究的一部分时，这些核心准则应当塑造我们使用的AI工具。SAIR Foundation与合作伙伴正式启动这项计划，站在塑造并落地这类新型科研工具的前沿，携手推动“数学2.0”的构建。
由社区主导的模型开发
SAIR开放模型计划邀请数学界及所有支持者共同参与开源模型的构建，所有研究者都将参与决定模型的训练方式、评测标准以及其在科研与教学中的应用场景。社区需要的是能够自主检视、改进并独立运行的模型，开发过程将以共同的科学优先事项为引导，参与资格不设机构、地域与职业阶段的限制，向所有相关人士开放。
面向日常科研的实用工具
计划的第一阶段将聚焦数学日常科研工作中的高频场景，包括理解复杂学术论证、核对文献资料、探索研究示例、编写科研代码以及形式化证明等。开发的模型将帮助研究者建立研究思路，推进此前受限于工具能力无法开展的研究工作，其价值将以可靠的辅助能力、可验证的输出结果以及持续使用的成本为衡量标准。
全流程开放的开发模式
本次计划开发的模型将提供开放许可的权重与代码，公开完整的训练方法，并配套可复现的评测体系。训练数据将附带可追溯的来源与兼容的授权协议，数据共享的边界也会清晰标注。模型发布时，团队将同时披露项目的失败案例与局限，而非仅展示成功成果，确保独立团队能够复现整个开发工作，并将模型适配到自身的数学研究需求中。
数据归属与使用原则
数学界拥有自身的研究数据，并拥有数据使用的最终决策权。基金会仅会在获得用户明确同意，且符合事先约定的条款的前提下，使用用户数据训练或改进模型，研究者可以自主决定分享的内容与用途。
清晰的知识产权共享规则
本计划开发的所有模型、代码与工具，将通过Apache 2.0、MIT或CC BY 4.0等开放许可协议与社区共享。联合开发成果的权属、许可与署名规则，将从项目初期就与所有贡献者达成明确约定。同时，研究者保留其独立完成的既有研究成果的权属，若将自身成果分享至本计划，研究者的数学思想与研究结果也将获得相应署名。
开放的社区治理机制
计划欢迎来自不同机构、不同地区与不同职业阶段的参与者加入。数学界将主导整个计划的治理工作，共同设定项目优先事项并决定共享资源的使用方式。所有治理规则与决策都将公开透明，社区成员拥有清晰的渠道提出建议、参与决策并监督项目领导者的工作。基金会将与战略产业伙伴合作获取算力等资源，但所有合作都将确保社区的研究独立性不受影响。
参与计划的邀请
基金会邀请所有相关人士加入SAIR开放模型计划，共同推动开放模型与可负担算力成为数学研究的共享基石。基金会计划在短期内发布更多详细公告，敬请关注。
合作联系
collaboration@sair.foundation
社区讨论
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关于SAIR Foundation
科学与人工智能研究基金会（SAIR Foundation）成立于2025年，由菲尔兹奖得主陶哲轩教授发起，多位诺贝尔奖得主及全球顶尖科学家共同指导，是一家非营利性研究机构。基金会致力于解决科研体系的结构性瓶颈，通过跨学科的全球协作，以科学、安全的方式加速向通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）的演进。
基金会的核心特色包括：构建覆盖数学、物理、计算机等领域的全球顶尖科学家网络，汇集相关领域的顶级奖项得主组成跨学科智囊团；专注于科研范式的变革，不仅关注AI技术的应用，更聚焦重构科研基础设施、流程与评价体系；强调科研成果的可验证性与可重复性，将“可验证性”作为核心原则，解决AI在科研中出现的“幻觉”问题；秉持长期主义视角，关注科研生态的可持续发展，避免知识断代与人才流失。
