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如果从传统数学史看，数学的发展可以讲成代数、几何、分析、概率、拓扑、逻辑不断分化又统一。但如果从计算机和 AI4Math 看，近十年的主线更像一部数据集形态变化史。

一开始，AI 做数学主要是在回答题：给出最终答案，算 exact match。后来，数据集开始要求模型写过程、生成多条解法、接受 verifier 打分、调用代码执行器、进入 Lean/Coq/Isabelle 这样的 proof assistant，最后又发展出 live leaderboard、去污染评测、研究级问题和提交制 formalization 平台。

换句话说，前沿不只是“模型更会做题了”，而是数学数据集本身从静态题库变成了可执行、可验证、可审计、可持续更新的数学工作流。