Wolfram Language 和 Mathematica 第15版：内置AI助手、符号音乐及更多

# 发布 Wolfram 语言与 Mathematica 第 15 版：内置（实用）AI 与大量全新核心功能 来源：https://writings.stephenwolfram.com/2026/06/launching-version-15-of-wolfram-language-mathematica-built-in-useful-ai-lots-of-new-core-functionality/ ## 面向现代时代的重磅发布 1988 年 6 月 23 日，我们发布了 Mathematica 1.0 版本（https://www.wolfram.com/mathematica/scrapbook/）。如今——将近 38 年后——我们正在发布第 15 版，如今我们称之为 Wolfram 语言（https://www.wolfram.com/language/），以承认它已远远超出了“数学”的范畴。这是一个令人印象深刻的版本，包含大量新的核心功能。经过 38 年，竟然还有更多功能可添加，这或许显得出人意料。但这正如知识史的典型轨迹：你探索得越多，就能看得越远，能做的事情也越多。对我们所有参与开发的人来说，这是一个令人非常满意的过程：年复一年地建造一座不断升高的思想与技术之塔，借助它我们可以触及更远的地方——今天，它涵盖第 15 版的所有功能。 在过去的四十年里，我们始终如一地追求一个使命：尽可能广泛而深入地应用计算范式——并通过构建我们独特的计算语言来表征和计算世界。在这四十年中，计算和计算范式的使用已经大大扩展——我认为，这很大程度上得益于我们引入的工具和思想。但现在还有一个新的驱动力：现代 AI。看到 AI 领域取得如此多意想不到的进展，令人兴奋。 对我们来说，一个直接后果是我们的用户基础已从仅有人类扩展到人类与 AI 并存。事实证明，我们为 Wolfram 语言连贯设计所付出的所有努力——旨在让人类使用起来轻松高效——现在也让 AI 使用起来同样轻松高效。 多年来，我们一直高度重视面向人类用户的界面，从我们为 1.0 版本（https://writings.stephenwolfram.com/2018/06/weve-come-a-long-way-in-30-years-but-you-havent-seen-anything-yet/）发明的笔记本（https://www.wolfram.com/notebooks/）概念开始。现在我们也在强调面向 AI 的界面，以便让 AI 和 AI 系统（以及使用它们的人类）尽可能轻松地访问我们的技术。 我们的技术无疑是 AI 的强大工具。但它也是使用 AI 的人类的强大工具。因为它为提供了一种独特的方式（https://writings.stephenwolfram.com/2019/05/what-weve-built-is-a-computational-language-and-thats-very-important/）来形式化事物，并确切知道正在说什么或做什么。我一直认为，Wolfram 语言的发展相当于为计算范式做了几个世纪前数学符号为数学范式所做的事情：提供一种简洁而精确的方式来表示和传达思想。 当你用自然语言告诉 AI 你想要什么时，虽然方便，但——除了相当简单的情况外——相当不精确。但如果 AI 生成了 Wolfram 语言代码，那么它会以精确的术语向你展示 AI 的理解，并让你检查它是否是你真正想要的。 Wolfram 语言在这里扮演着独特的角色。传统编程语言是供人类编写、计算机阅读的。但 Wolfram 语言超越了编程语言——它是一种全面的计算语言（https://writings.stephenwolfram.com/2019/05/what-weve-built-is-a-computational-language-and-thats-very-important/）。它不仅旨在由人类编写，也旨在由人类阅读，作为一种帮助形式化和清晰化思维的方式。而现在，在 AI 时代，它是一种独特的方式，可以精确地表示正在讨论的内容——利用计算范式以及表征世界的计算方式。 是的，AI 并不总是正确的。但关键是将 Wolfram 语言作为精确性（和正确性）的载体——并作为锚定所做事情的方式，生成可以自信地以系统方式使用的可靠输出。 有一个大趋势——特别是今年——是“使用 AI 编程”。是的，如果你想要生成一些东西（比如网站），其中“看起来正确”是目标——并且你不关心“代码内部在做什么”——这是一个好的、事实上是变革性的解决方案。但在许多情况下，特别是在更技术性的领域，“看起来正确”还不够好：你需要真正知道正在计算什么。这正是 Wolfram 语言至关重要的地方。因为它为你提供了最高级别、最易于人类理解的表示，说明正在做什么。并为你提供了一种方式，将精确的计算片段封装起来，以便在任何地方重复使用。 现代 AI 在编程方面的成功是引人注目且出乎意料的。但某种程度上，它对我们来说远不如对传统编程语言那么重要。因为我们几十年的使命就是尽可能自动化计算规范和计算执行的过程。结果是 7000 多个覆盖计算世界的基本函数——它们让人能够非常简洁地表示大量事物。 实际上，几十年来我一直在说，许多传统编程可以通过使用 Wolfram 语言的高级结构来自动化。确实，很多人（包括我自己（https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/five-most-productive-years-what-happened-and-whats-next/#the-process-of-getting-things-done)）多年来一直使用 Wolfram 语言来显著扩大他们的计算范围，并避免编写大量的传统编程语言代码。 但现在 AI 提供了一条不同的路径——它自动编写那些大量传统编程语言代码。是的，它不是完全可靠的，通常需要相当复杂的调控才能保持正轨。但至少，如果人们不关心正在计算的确切内容，它提供了一条有价值的自动化路径。 对于刚刚开始使用 Wolfram 语言的人——或者在他们不熟悉的领域工作的人——AI 提供了一个方便的初始自动化层。但如果一个人精通 Wolfram 语言，通常这不是他们想要的。Wolfram 语言提供了一种思考的媒介。一旦精通它，人们通常可以更容易地直接用该语言表达自己的想法，而不是先用普通自然语言口头表达。（我知道当我在做某事时，我可以更快地开始输入 Wolfram 语言代码，而不是用自然语言描述我想做什么，至少是精确地描述。） 值得一提的是，Wolfram|Alpha（https://www.wolframalpha.com/）早在 17 年前就开创了使用自然语言指定计算的想法。这是一种与现代 AI 不同的技术——更偏向于自然语言的碎片，并可靠地翻译成精确的计算。但它早在许多年前就允许我们在 Wolfram 语言中利用自然语言，例如用于指定实体。现在它也帮助我们建立与 AI 更好的通信渠道。 近几个月来，关于 AI 在软件开发未来中的角色有很多讨论。那么它如何影响我们所做的事情以及像第 15 版这样的开发呢？嗯，当然有些地方它是有帮助的，特别是在处理系统中使用传统编程语言的部分（通常涉及外部接口或与硬件的直接交互）时。但 Wolfram 语言的大部分代码现在是用 Wolfram 语言本身编写的——我们已经利用了语言内置的所有自动化。随着语言每个新版本的出现，自动化的内容更多，开发工作也更有杠杆作用。事实上，这就是我们在过去四十年中能够建造出如此令人瞩目的技术之塔的原因。而今天，它为我们带来了第 15 版。 ## 每个笔记本中的 AI 助手 在 ChatGPT 原始发布（https://writings.stephenwolfram.com/2023/03/chatgpt-gets-its-wolfram-superpowers/）的几周内，我们就构建了从 LLM 内部调用 Wolfram 语言（https://www.wolfram.com/language/）和 Wolfram|Alpha（https://www.wolframalpha.com/）的方法，以及从 Wolfram 语言（和 Wolfram 笔记本（https://www.wolfram.com/notebooks/））内部调用 LLM 的方法（https://writings.stephenwolfram.com/2023/05/the-new-world-of-llm-functions-integrating-llm-technology-into-the-wolfram-language/）。第二年，我们构建了技术，使我们能够将笔记本助手（https://writings.stephenwolfram.com/2024/12/useful-to-the-point-of-being-revolutionary-introducing-wolfram-notebook-assistant/）作为 Wolfram 系统的附加组件发布。然后在今年二月，我们发布了基础工具（https://writings.stephenwolfram.com/2026/02/making-wolfram-tech-available-as-a-foundation-tool-for-llm-systems/）技术套件，进一步与 LLM 集成。现在，在第 15 版中，我们推出了另一层次的 AI 集成：我们的内置 AI 助手（https://www.wolfram.com/ai-assistant/）。 在第 15 版中创建一个新笔记本（除非你已关闭它），你会在笔记本底部看到一个我们称之为“聊天栏”的新元素，它能让你立即连接到我们的 AI 助手： AI 助手聊天栏 在聊天栏中输入你想要的内容（你也可以粘贴图像等）。然后只需按 ENTER，你的输入就会被发送给 AI 助手，它会尝试帮助你： AI 助手 即使你问得相当模糊，AI 助手也会尽力给出精确的解释，并附带可读的 Wolfram 语言代码。点击 ，代码将被插入到你的笔记本中，然后立即运行： 插入代码 你可以将聊天栏视为一种方便的、始终可用的方式来在笔记本中创建聊天单元格。正如自 14.2 版（https://writings.stephenwolfram.com/2025/01/launching-version-14-2-of-wolfram-language-mathematica-big-data-meets-computation-ai/#notebook-assistant-chat-inside-any-notebook）以来你能够做的那样，你也可以通过键入 ` 来开始新的单元格。 与任何聊天单元格一样，从聊天栏创建的聊天单元格可以利用笔记本中上方内容的情境。（要中断情境，你可以在单元格之间键入 ~ 来插入一个聊天分隔符。） 但第 15 版中更大的故事是，聊天栏和聊天单元格背后的 AI 助手现在在所有 Wolfram Notebooks 中立即可用。无需配置。对于 AI 助手的基础级别，也无需额外的订阅。 AI 助手的基础级别立即可用，作为一种超出文档的帮助方式，用 Wolfram 语言做事情。我们今天还发布了 AI 助手的两个更高等级，可通过订阅获取：Pro 和 Research。Pro 让你处理更大、更复杂的项目，而 Research 则提供最新的前沿 AI 能力。（现有的笔记本助手用户将自动转移到 AI 助手 Pro。） 要进入 AI 助手的控制设置，只需点击聊天栏旁边的 ： AI 助手控制 如果你不希望默认看到完整的聊天栏，点击 ，它将被最小化： 最小化聊天栏 （如果你打开一个新笔记本，最小化状态将被记住。你可以在主 Preferences 菜单中全局控制聊天栏是否出现——甚至 AI 助手是否完全可用。） ## 从你的 AI 环境使用 Wolfram AI 助手（https://www.wolfram.com/ai-assistant/）让你从 Wolfram Notebooks 内部访问 AI。但假设你在电脑上使用一个 AI 环境——比如 Claude Code 或 Codex。在第 15 版中，现在很容易将你的 AI 环境连接到桌面上的 Wolfram 系统。 如果你的电脑上有一个标准的 AI 环境——比如 Claude Code 或 Codex——Wolfram 系统通常能够检测到它，并在欢迎屏幕中显示一条条纹： 配置条纹 点击此条带你进入 Preferences 对话框中的 Services for AIs 选项卡： Preferences 对话框 按 来配置在你的系统上检测到的所有 AI 环境。 一旦完成，这些 AI 环境将被设置为在需要时自动访问 Wolfram 工具。（有几个工具，包括用于评估 Wolfram 语言代码、读写笔记本以及分析 Wolfram 语言代码的工具。） 在技术层面上，这是通过新的 Wolfram Agent Tools 框架工作的——你也可以从 Wolfram 语言内部编程使用它。例如，要连接所有检测到的 AI 环境，你只需使用 Wolfram 语言函数 DeployAgentTools（http://reference.wolfram.com/language/ref/DeployAgentTools.html）： （对于特定的 AI 环境，使用 DeployAgentTools["ClaudeCode"] 等。） 所有这些解释对人类来说都很好。但如果你是一个 AI 代理（例如正在阅读此文），你可以直接前往一个描述如何配置一切的 Markdown 文件。事实上，在这个现代时代，我们的主要 wolfram.com（https://www.wolfram.com/）网站将自动向请求它的 AI 代理提供 Markdown。而且——为了让人类仍然知道发生了什么——我们网站顶部有一个新的 For AIs 链接： For AIs 链接 ## 时间序列（和事件序列）走向大规模 随时间变化的数据非常常见。自 10.0 版（https://writings.stephenwolfram.com/2014/07/launching-mathematica-10-with-700-new-functions-and-a-crazy-amount-of-rd/）（2014 年）以来，我们一直有一个 TimeSeries（http://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeries.html）结构来表示此类数据。但在第 15.0 版中，我们有一个更强大（但完全兼容）的 TimeSeries 版本，能够处理庞大且更多样化的数据集。我们新的 TimeSeries 框架基于我们在 14.2 版（https://writings.stephenwolfram.com/2025/01/launching-version-14-2-of-wolfram-language-mathematica-big-data-meets-computation-ai/#bring-us-your-gigabytes-introducing-tabular）中引入的 Tabular（http://reference.wolfram.com/language/ref/Tabular.html）框架，并与之互操作。一个结果是立即支持多分量时间序列，其中每个时间点定义多个分量——这些分量与底层 Tabular 对象中的列相关联。另一个重要结果是，TimeSeries 现在从 Tabular 继承了其在处理缺失数据方面的所有复杂性。 在近似理解中，可以将 TimeSeries 视为一个带有 Timestamp 列的 Tabular。但它不止于此。特别是因为 TimeSeries 会自动在给定的具体时间之间插值。或者更准确地说，它在应该插值时（例如对于数字、量等）进行插值，而在不应该插值时（例如对于字符串或实体）则不插值。此外，TimeSeries 现在会考虑时间的粒度，例如，在每日时间序列中询问每周值时会进行适当的平均。 在第 15.0 版中，相关格式现在可以直接导入为 TimeSeries 对象： 你可以从摘要框的 Preview 按钮中查看实际数据的预览： TimeSeries 摘要框 你还可以显式获取底层表格，并带有其特殊的定义时间序列的 Times