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0本期讲师｜陶哲轩（Terence Tao），UCLA 数学教授、2006年菲尔兹奖得主。20岁获得普林斯顿大学博士学位，24岁成为 UCLA 当时最年轻的正教授。被誉为当世最伟大的数学家之一。
Reaction 主讲｜程泓宁，宇宙 E-BIKE 创始人。制造业AI转型实践者。
2026年的菲尔兹奖刚刚公布，中国数学家邓煜和王虹同时获奖。20年前，陶哲轩也拿到这枚数学界最高荣誉之一。他9岁开始学习大学数学，24岁成为 UCLA 当时最年轻的正教授，被很多人视为当世最强的数学家之一。
但这堂 MasterClass 几乎没有方程式。陶哲轩讲的是一个顶级大脑每天怎样工作：如何从混乱中找到关键变量，怎样判断一个问题值不值得回答，卡住以后什么时候坚持、什么时候放弃，以及为什么真正好的合作者往往和你想得不一样。
为了做这期 reaction，我还看了陶哲轩与 Lex Fridman 三个多小时的访谈。他们谈到 AI 为什么看不见那些没有被记录的失败。这和我们做 AI 知识库时遇到的问题完全一样：个人记得踩过的坑，不等于公司真正拥有这段经验。
我会把这些方法放进产品、供应链和组织：怎样用小实验拆复杂问题，如何把失败变成公司资产，公司利益优先什么时候会变成 PUA，以及 AI 还学不会的那些判断到底是什么。
你会听到
• 顶级数学家遇到陌生问题，第一步做什么
• 为什么问对问题比更快找到答案重要
• 怎样把一次失败变成组织可以复用的资产
• 卡住以后，什么时候坚持、什么时候放弃
• AI 为什么还看不见没有被记录的失败
时间轴
顶级数学家遇到难题，第一步做什么？
如何用小实验拆开一个复杂问题？
为什么问对问题比找到答案更重要？
AI 知识库最应该记录什么？
怎样把一次失败变成公司的长期资产？
我喝了半斤白酒以后，想明白了什么？
陶哲轩如何判断一个问题该不该放弃？
为什么最好的合作者往往和你想得不一样？
公司利益优先，什么时候会变成 PUA？
AI 为什么还学不会顶级数学家的思维？
课程来源｜MasterClass
