案例背景
该案例围绕AI辅助数学猜想生成与自动证明，将研究背景、关键方法、验证证据、应用场景和后续扩展组织为5个递进模块。
推荐读图顺序
- 图1：AI数学发现任务与技术基础
- 图2：数据表示与猜想生成流程
- 图3：自动证明和代码化发现案例
- 图4：抽象结构编码与验证瓶颈
- 图5：多模态数学推理系统
原图逐张解读
图1：AI数学发现任务与技术基础
这一页把“AI数学发现任务与技术基础”作为独立研究模块，重点展示研究输入、关键过程、输出结果和验证标准之间的关系。阅读时应区分确定步骤、待验证假设和预期应用。
这一图回答：该模块如何进入整体研究链，并为后续阶段提供什么证据。
图2：数据表示与猜想生成流程
这一页把“数据表示与猜想生成流程”作为独立研究模块，重点展示研究输入、关键过程、输出结果和验证标准之间的关系。阅读时应区分确定步骤、待验证假设和预期应用。
这一图回答：该模块如何进入整体研究链，并为后续阶段提供什么证据。
图3：自动证明和代码化发现案例
这一页把“自动证明和代码化发现案例”作为独立研究模块，重点展示研究输入、关键过程、输出结果和验证标准之间的关系。阅读时应区分确定步骤、待验证假设和预期应用。
这一图回答：该模块如何进入整体研究链，并为后续阶段提供什么证据。
图4：抽象结构编码与验证瓶颈
这一页把“抽象结构编码与验证瓶颈”作为独立研究模块，重点展示研究输入、关键过程、输出结果和验证标准之间的关系。阅读时应区分确定步骤、待验证假设和预期应用。
这一图回答：该模块如何进入整体研究链，并为后续阶段提供什么证据。
图5：多模态数学推理系统
这一页把“多模态数学推理系统”作为独立研究模块，重点展示研究输入、关键过程、输出结果和验证标准之间的关系。阅读时应区分确定步骤、待验证假设和预期应用。
这一图回答：该模块如何进入整体研究链，并为后续阶段提供什么证据。
设计逻辑
如何复用到其他课题？
- 把总目标改写为可验证问题。
- 每张图对应一个任务或证据层级。
- 写清输入、方法、输出和成功标准。
- 增加基线、对照和验证环节。
- 把定性目标改成可测量指标。
适用与不适用场景
适合
- 人工智能与数学项目申报
- 多任务递进研究
- 机制、验证与应用并重
不适合直接套用
- 研究对象差异较大
- 缺少核心方法或指标
- 把预期效果当成结论
常见长尾问题
AI辅助数学猜想生成与自动证明技术路线图应该如何分层？
按研究问题、方法构建、验证证据、应用场景和扩展方向分层，每层对应一个可检验问题。
需要写全部参数吗？
不需要。主图突出输入、方法、输出和判断标准，参数放入正文或实验方案。
如何避免把预期写成结论？
使用拟验证、评价、比较等措辞，并给出基线、测试条件和评价指标。
怎样复用到其他课题？
保留问题—方法—证据—应用的位置，替换研究对象、方法、对照和指标。
原图可以直接用于申报书吗？
可用于结构参考，但应结合自己的研究数据与技术条件重新组织。
生成同类科研架构图
上传课题申报书或研究方案，辅助提取目标、模块关系和验证路径。
上传材料，生成科研架构图