根据@gdb（Greg Brockman）在Twitter上的引用，哈佛物理学家Andy Strominger称“这是我第一次看到AI在我所从事的理论物理中解决可能人类无法解决的问题”，相关突破见其推文链接的原文报道。依据该报道，AI已能在高能理论与符号数学中发现非平凡结构，应用边界从代码与语言扩展到基础科学。根据同一来源，这为产业带来三类机会：面向理论物理的专用模型（如张量代数、对称性挖掘）、科研机构的自动猜想与证明搜索流水线，以及云端定制服务以规模化定理证明与数值模拟工作负载。

据OriolVinyalsML在X平台发布的帖子显示，DeepThink已用于帮助研究人员在高等数学论文中发现推理错误，展示了在证明校验与审稿流程中的实际影响。根据该帖附带的视频内容，系统可标记论证不一致之处，为数学家在同行评审与预印本自检中提供辅助层。依据该来源，这为学术出版社、arXiv作者与研究团队部署自动化定理校验与形式化推理管线创造机会，有望缩短修订周期并提升可复现性。

据Demis Hassabis在X平台表示（Google DeepMind），Gemini Deep Think通过代理式工作流分解与校验研究级问题的推理步骤，覆盖数学、物理与计算机科学领域，消息来源为Google DeepMind与Google Research发布的更新（goo.gle/4aGs3Pz）。据Google DeepMind称，系统可编排形式化定理证明与代码执行等工具以提升推理稳健性，从而加速假设检验与解法迭代。据Google Research报道，这为面向科研机构与企业的AI研发平台带来商机，尤其在定理证明、仿真与算法设计等高价值场景提升研发效率与成果可重复性。

根据Google DeepMind官方消息，该公司与Google.org合作推出AI for Math（AI数学创新计划），联合五家顶尖研究机构推动AI在数学领域的应用（来源：@GoogleDeepMind）。此次合作旨在利用先进人工智能模型加速数学研究突破，包括符号计算、定理证明和数据驱动的数学洞察。该计划将为科学研究与教育科技领域的AI解决方案提供新的商业机会（来源：@GoogleDeepMind）。