Wolfram Language 和 Mathematica 15 版

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采用情况与使用场景

  • 在大学里被广泛使用；许多人都记得它在符号数学、分形、模拟和可视化方面表现出色。
  • 在理论物理、器件物理建模以及量化金融的一些领域仍很活跃；有些人表示它被大量用于代数、随机微积分和即兴可视化。
  • 几位行业用户说，新入职的人知道它，但一旦被 Python/R 和其他工具取代后，通常也不会再怀念它。
  • 有些人主要把它当作高级交互式计算器，而不是用于大型程序。

许可、成本与围墙花园

  • 对定价的批评很强烈：个人永久许可约 400 美元，商业席位约 4000 美元，System Modeler 和商业用途还要额外收费；业余许可还禁止商业输出。
  • 许多人认为，高成本和专有性质限制了学术可复现性和工业采用，尤其是在验证已发表结果方面。
  • 有人将其与其他昂贵的科学工具（如 COMSOL、SAS、STATA）作比较，并讨论闭源地位到底有多重要。
  • 少数人为闭源模式辩护，认为相较于“野生”的开源生态，它有助于保持一致性、向后兼容和安全性。

开源与替代方案

  • 反复有人希望有一个开放的、类似 Wolfram 的语言和库栈。
  • 提到了多个项目：SageMath、Mathics、Hissab、一个 Rust 重实现（Woxi）、浏览器笔记本和 VS Code 扩展、基于 Julia 的建模工具，以及其他 CAS（Maxima、FriCAS、SymPy、Maple）。
  • 普遍共识是，目前还没有任何开源工具能匹配 Mathematica 在标准库广度、符号积分/ODE 求解以及建模能力方面的覆盖范围。
  • 讨论指出，该语言背后那个小而小众的术语重写范式很容易克隆，但庞大且经过精心筛选的库却不容易复制。

语言特性

  • 许多人赞赏这门语言的表达力极强：模式匹配丰富、函数式风格鲜明、笔记本界面出色；有人把它比作 APL/Lisp/Prolog 的混合体，或者比作“美丽但小众”的语言，而 Python 则是杂乱但无处不在。
  • 也有人指出，它同样存在许多特殊情况和不规则之处，和其他主流语言类似。

AI 助手与 LLM

  • 用户认为内置 AI 助手很弱，而且容易产生幻觉，尤其是与通用 LLM 相比；一些人甚至取消了付费附加组件订阅。
  • Mathematica 现在支持路由到外部 LLM 提供商；人们认为在那里效果更好。
  • 评论者指出，由于训练数据有限，LLM 往往难以处理 Wolfram Language，经常会幻觉出函数名和选项。

创始人的研究与声誉

  • 围绕创始人的物理研究展开了较长的旁支争论：有人称其为有远见者，有人说他古怪，还有人说他受自我驱动，但普遍认为不属于主流里程碑理论的层级。
  • 有些人反对过去的署名和诉讼争议；也有人认为，即使大部分成果最终未能成立，独立资助、非传统的研究仍然有价值。