在人工智能（AI）快速发展的背景下，AI正逐步改变传统的学习与教学方式。作为基础学科的数学，也在AI的推动下焕发出新的生机。
3月12日，西交利物浦大学数学物理学院（以下简称“西浦数理学院”）成功举办了主题为“使用人工智能探索数学”的学生研讨会。此次活动吸引了50余名师生参与，充分展现了西浦师生对人工智能与数学交叉领域的浓厚兴趣。
本次研讨会由数理学院的洪毅博士和许劲松博士组织，8组学生分享了他们在数学问题解决和探索中使用ChatGPT和DeepSeek等大型语言模型的经验。他们的演讲展示了这些工具如何帮助理解复杂的数学概念、生成创新解决方案以及提升学习效率。
学生分享亮点：
王鸿玮在《AI-Driven Python Code Generation for Solving Specific Mathematics Problems》中，展示了如何通过AI模型自动生成Python代码，高效解决特定数学问题，为编程与数学的结合提供了新思路。
刘家耀围绕《Enhancing AI Performance in Mathematics Learning by Prompt》主题，探讨了如何通过优化提示词提升AI在数学学习中的表现。
陈宇坤和李佩珊在《Optimizing Research Writing Outcomes via Artificial Intelligence Integration》中，分享了AI在优化学术研究写作中的应用。
张俣兮团队以《Deepseek Localization Research Report》为主题，详细报告了Deepseek的本地化研究成果。
班冰雨团队在《Exploration of Different AI Models in Math Learning》中，对比了多种AI模型在数学解题中的差异，为模型选择提供了实用参考。
李想和许陶然围绕《Report on Python AI Coding》主题，结合具体案例，解析了AI辅助Python编程在数学建模中的应用价值。
严蕾和赵佳康在《Report on Solving Problems with AI》中，系统总结了AI技术解决复杂数学问题的通用框架与方法论。
苏楚扉和姚宸熙的《Comparative Analysis of NLP Systems based Complex Function and Operations Research for Mathematics Problem Solvings》，通过自然语言处理系统（NLP）对复杂函数和运算的对比分析，为数学问题求解工具的优化提出了新方向。
AI助力数学学习：效率与启发并存
王鸿玮分享道：“AI最大的优势是节省时间。我们的学习时间是有限的，AI可以帮助我们快速从互联网获取大量资源，提供许多观点和解题思路，虽然不一定完全正确，但至少可以提供一些启发和思路。”
推动AI与教育的深度融合
此次研讨会不仅为学生提供了一个展示学习成果的平台，还引发了关于人工智能时代数学教育未来的深入讨论。活动与西浦将人工智能融入课程体系的愿景高度契合，为西浦数学物理学院展示了其在AI与数学交叉领域的积极探索，也为未来教育模式的创新提供了新的思路。
（记者：马珍 编辑：刘沁茹 拍摄：马珍）
