10月31日，中国科大通用人工智能研究所发布马骁课题组招生信息。信息显示，马骁已任中国科大几何与物理研究中心、通用人工智能研究所双聘教授、博士生导师。
28岁，马骁回到了母校中国科大，回国任教前，他在密歇根大学从事博士后研究，担任该校数学系 Donald J. Lewis 研究助理教授。
马骁出生于1998年，2014年，16岁的他考入中国科大少年班学院，次年进入华罗庚数学科技英才班。
本科期间，他曾获丘成桐大学生数学竞赛几何与拓扑金奖、分析与方程银奖及全能铜奖。
2018年，马骁获中国科大数学学士学位，本科导师是赵立峰。他的本科毕业论文研究的是一类非线性波动方程，关注方程的解能否在任意长的时间内继续存在。
同年9月，他进入普林斯顿大学攻读数学博士，师从 Alexandru Ionescu，2023年获得博士学位。
读博期间，他曾在普林斯顿参与多元微积分、复分析、概率论等课程的教学，也曾获得阿里巴巴全球数学竞赛银奖。
他的研究主要集中在色散偏微分方程与动理学理论。
在个人简历列出的早期工作中，他与合作者研究过立方薛定谔方程的长时间行为，成果发表于《数学物理通讯》。
他还独立研究过绕椭圆柱流动的稳定性，论文发表于《SIAM Journal on Mathematical Analysis》。
今年7月，邓煜获颁菲尔兹奖，马骁也因与邓煜、Zaher Hani 合作，在希尔伯特第六问题的相关研究中取得进展，受到外界关注，被媒体称为“菲奖绿叶”。
三人要解决的问题是，能否只从气体粒子的运动和碰撞出发，严格推导出描述大量粒子统计行为的方程。
这涉及希尔伯特第六问题的一个具体方向。以稀薄气体为例，可以把粒子想象成不断运动、彼此碰撞的小硬球。
单次碰撞有明确的力学规则，但随着时间拉长，粒子之间经历的碰撞越来越多，怎样从这些微观运动推出整个气体遵循的方程，就成了难点。
三人把此前只在短时间内成立的严格推导推进到了长时间尺度。在论文所需的条件下，只要玻尔兹曼方程的解保持足够的正则性，推导就能覆盖相应的时间区间。
这项成果已被《数学年刊》接收。
回到中国科大之前，马骁已经在尝试用 AI 做数学研究。他开发了一套名为 qmd-prover 的数学证明智能体，尝试把提出问题、推导证明、验证结果乃至生成论文接入同一套工作流程。
做一道研究级数学题，模型可能沿着一条路线推导很久。如果某个中间结论出了错，后面的推导写得再完整，也得回到出错的地方。
马骁希望研究者能看见智能体在哪一步卡住、在哪一步走偏，再调整它的工作方式。
今年8月，他在中国科大作了一场题为《人工智能时代的数学研究》的报告，专门讲到 AI Harness，也就是支撑模型反复推导、检查和修订的运行框架。
用在数学研究中，这套框架要让最终的证明正确、可读，也要让研究者能跟踪长程推理的过程，必要时介入。
11月，姚期智、杨植麟等人共同署名的 TCSExam 论文姚期智杨植麟首次共同署名论文，Kimi刷新一项图论构造公开最优结果！，也给出了 AI 做数学的一个新例子。
评测中，Kimi K3 给出了一个有124个顶点、630条边的无三角形图，把这一构造问题的已知纪录推进了1条边。这样的结果可以交给程序检查，数清边数，再验证图中是否存在三角形。
马骁关注的是验证还能在哪些环节帮上忙，一份长证明可能要经历多轮推导和修订。
如果研究者能及时定位第一个站不住脚的结论，就能保留前面已经验证的推导，从出错的地方继续往下做。
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