消耗1830亿token，Meta用AI把数学教材翻译成了一个超大Lean库

扎克伯格的AI硬指标：8.5万员工争抢“Token Legend”虚荣头衔

扎克伯格为Meta定下了用AI彻底重写代码库的终极目标，试图让AI全面接管底层代码的修改和维护。为此，公司向8.5万名员工推行了一套特殊的激励机制——争夺“Token Legend”等虚荣头衔。员工们为了获得更高的token消耗排名，主动向AI贡献更多训练数据与验证任务。这套看似游戏化的策略，实际上是在为大规模AI数学翻译项目铺路：只有让全公司形成“token即资源”的共识，才能支撑动辄千亿级别的AI计算任务。

1830亿token的数学学徒：AI如何将教材“嚼碎”成Lean代码

Meta AI部门启动了史上最庞大的数学教材翻译工程——消耗1830亿token，将大学级别的数学教材、定理证明、习题解析全部喂给大语言模型。模型不仅要理解自然语言中的数学语义（如极限、群论、拓扑），还要将其精确映射到Lean定理证明器的语法格式中。这相当于让AI同时掌握两门语言：一门是人类书写的数学，另一门是计算机可验证的形式化逻辑。最终产出的Lean代码库规模超越了现有的所有开源数学证明库，涵盖了从微积分到抽象代数的完整链条。

费马大定理即将“众包”：人类数学家也加入Lean攻坚

在Meta用AI批量生产Lean代码的同时，一位英国数学家宣布，将启动用Lean重现费马大定理证明过程的项目，计划把怀尔斯那100多页的经典证明逐行转变为可机器验证的代码。这意味着，一旦该项目成功，世界顶尖数学难题的证明将不再是少数天才的专利——任何人都可以调用Lean库去检查、交叉验证甚至修改这些证明。Meta的千亿token教材库恰好为这类“众包数学”提供了地基：AI翻译出的基础定理集合，将让人类专家可以更专注于高难度的定理形式化工作。

裁员与震荡：Meta AI部门在激进变革中加速洗牌

就在AI数学翻译项目高歌猛进时，Meta AI部门内部却经历了剧烈的人事动荡。2025年10月底，Meta宣布裁员600个职位，涉及AI研究核心团队，甚至包括掌管AI业务的高管纷纷离职或被边缘化。图灵奖得主Yann LeCun本人也被认为自身地位动摇。这场内部清洗的背景，恰好是扎克伯格对AI效率的极致追求——他要求每个AI项目必须产生可量化的产出，而千亿token的数学翻译虽然成果惊艳，但其巨大的计算成本与部门资源倾斜，也引发了其他研究方向的生存危机。