AI辅助数学猜想生成与自动证明技术路线图怎么画？

第一步：确定核心问题

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。

第二步：拆分研究模块

1. 图1：AI数学发现任务与技术基础
2. 图2：数据表示与猜想生成流程
3. 图3：自动证明和代码化发现案例
4. 图4：抽象结构编码与验证瓶颈
5. 图5：多模态数学推理系统

第三步：填写四类信息

第四步：设置箭头

• 实线表示实施顺序或数据流。
• 双向箭头表示反馈迭代。
• 虚线表示待验证假设。
• 汇合箭头表示多证据支持判断。

第五步：补充评价指标与边界

说明与什么基线比较、在什么条件下测试、使用什么指标，以及哪些结论仍待验证。

常见绘图错误

1. 只有方法名称，没有问题。
2. 缺少基线、对照和验证标准。
3. 箭头语义混乱。
4. 把宣传目标当作结论。
5. 参数过多掩盖主线。

常见问题

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。

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