Beren Millidge 提出，训练模型的数学能力对 AI 对齐的促进可能大于对能力本身的提升。他认为能力进步主要靠算力扩展、实验调参和数据改进，数学并非核心瓶颈；而对齐研究尤其是智能体基础方向，高度依赖数学能力来证明未知智能体的性质。数学能力主要增强理论理解，而理解对对对齐近乎必需、对多数能力研究只是锦上添花。