대규모 추론 모델(LRM)은 최근 수학적 능력에서 상당한 발전을 이루었지만, 이러한 성공은 주로 경쟁 수준의 문제에 국한되었습니다. 본 연구는 LRM의 추론 능력을 활용하여 최첨단 수학 연구를 지원하는 AI 수학자(AIM) 프레임워크를 제안합니다. 연구 문제의 본질적인 복잡성과 절차적 엄밀성의 요구라는 두 가지 중요한 과제를 확인하고, 이를 해결하기 위해 AIM은 더 긴 해결 경로를 촉진하는 탐색 메커니즘과 신뢰성을 보장하는 비관적인 합리적 검증 방법이라는 두 가지 핵심 전략을 통합합니다. 초기 버전의 AIM은 이미 연구 수준 과제를 해결하는 데 강력한 능력을 보여주며, 여러 실제 수학 주제에 대한 광범위한 실험을 통해 유망한 결과를 얻었습니다. AIM은 각 연구 분야 내에서 증명의 상당 부분을 자율적으로 구성하고 중요한 통찰력을 발견할 수 있습니다. 이러한 결과는 수학적 발견에서 LRM의 잠재력을 강조하며, LRM 기반 에이전트 시스템이 미래에 수학 연구를 크게 가속화할 수 있음을 시사합니다.
