在 AI for Math 领域，如果你一直找不到合适的资源，这份清单或许会有帮助。

刚刚，著名数学家陶哲轩的个人博客又更新了，这次他们整理了一份有用的资源列表，该资源专注于 AI for Math，专为那些希望进入数学 AI 领域的人提供帮助。

这份清单发起时间最早可追溯到去年，发起机构由美国国家科学院、工程院和医学院组织的研讨会「人工智能辅助数学推理」提出，陶哲轩担任研讨会主持人。

目前，网址资源已经公开。

网址：https://docs.google.com/document/d/1kD7H4E28656ua8jOGZ934nbH2HcBLyxcRgFDduH5iQ0/edit

在关于清单的介绍中我们看出，这是一个初步的资源列表，最初由 UIUC 教授 Talia Ringer 整理，供那些希望进入 AI 数学领域的人使用，不过这份文档还没有完全截稿，陶哲轩及其他研究者还在不断的进行完善（我们还能看到各种修改痕迹）。

根据目录我们可以看出，列表资源非常丰富。有推荐的教科书、课程资源、社区讨论、推荐工具等。

在课程这一栏，我们还看到知名 AI 学者吴恩达的机器学习课程出现在推荐列表里（点击链接就能直达，非常方便）。

关于这份列表的更多详细内容，我们接着往下看。

关于教育，清单推荐了一些可用的教科书和调查报告、维基和词汇表、教程、数据集和基准、课程教材等。

由于 AI for Math 是一个高度协作的交叉领域，因此和那些具有互补专业知识以及有经验的人交流非常有益，基于此，列表推荐了一些社区论坛，方便大家讨论。

研究 AI 与数学，当然离不开工具和代码库，推荐列表中列出了机器学习框架、证明助手、数学工具、数学库等。

在大模型刷屏的今天，AI for Math 自然少不了 LLM，这份资源清单给出了可访问的通用模型，大家熟悉的 LLM 都在列表内：

用于数学的 LLM：

用于形式化证明的 LLM：

以及聊天机器人：

看到这份清单后，大家纷纷表示对学生和老师都非常有帮助。

最后提醒一句，这份清单还在不断完善中，大家可以随时查看更改信息。