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新智元报道
编辑:KingHZ 好困
【新智元导读】数学奇点初现!Gemini攻克全新数学定理,斯坦福大牛惊呼「想出来能吹一辈子」;陶哲轩预言数学家+AI共生未来;Grok发现黎曼猜想新的隐蔽通道……
汉语是人类语言的一种。
比特是计算机的语言。
而数学则是宇宙的语言。
正如「现代物理学之父」伽利略所言:「要理解宇宙,你必须理解它所书写的语言——数学的语言。」
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要测试人类是否实现了超级人工智能ASI,除了数学,还有谁?
AI在数学上的原创能力是通向ASI(甚至理解物理本质)的必经之路,是核心中的核心。
如果说AI斩获国际奥数IMO金牌,你可能对ASI还有所怀疑——
毕竟,IMO所涉及的知识,还是高中数学;
毕竟,这类问题人类必有答案;
毕竟,可能只靠记忆力或许也能拿下IMO金牌 ……
但现在不一样了。
这不是在瞎吹,是菲尔兹奖得主陶哲轩(Terence Tao)、斯坦福教授兼Ravi Vakil亲自盖章。
谷歌DeepMind的一个团队,用Gemini证明了一个代数几何领域的全新定理——
注意,是全新的!
不是像以前那样把人类已知的东西重写一遍,而是连斯坦福的大牛Ravi Vakil教授都惊呼:
这种优雅的洞察力,如果是我自己想出来的,我会吹一辈子。
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对那些仍对AI智能存疑的人来说,这样的成果无疑具有震撼力。
而这还不是唯一的突破。
AI工具已经在数学领域遍地开花。AI已正式叩响思想创造之门!
浩荡征程,由此启程。
陶哲轩预言:AI或独自攻克15-2%的埃尔德什问题。
与此同时,马斯克的Grok 4.20也不装了,被曝在5分钟内「秒杀」了困扰教授们许久的Bellman函数难题。
这意味着什么?
我们大胆预测一下:2026年将是「ASI元年」。人类负责定义问题,AI负责填补证明的空白。
警报:数学界的「奥本海默时刻」到了?
刚刚,Gemini 证明了一个代数几何领域的新定理。
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传送门:https://arxiv.org/abs/2601.07222
数学家Ravi Vakil等四人,发表的这篇论文标题为:THE MOTIVIC CLASS OF THE SPACE OF GENUS 0 MAPS TO THE FLAG VARIETY「旗空间上的亏格零映射的Motivic类」。
这个问题长期以来很难下手,而新论文的部分证明推广了已有框架下的相关论证方法。
在一个足够强、又可计算的框架里(Grothendieck环/动机类)给了非常干净的闭式答案,并且还能导出可直接检验的有限域点数公式。
但论文明晃晃写道:
本论文核心成果的证明过程,正是在谷歌Gemini模型及其相关工具的大力推动下得以实现的——具体包括DeepThink系统,以及由第四作者基于Gemini框架专门开发的数学证明系统(暂定名为FullProof)。
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要知道论文的最后署名的作者Ravi Vakil是这方面的专家,这篇论文还参考了他2025年发表在顶刊《Duke Mathematical Journal》杜克数学杂志的文章。
普通读者可能还没看明白标题是啥,AI都能协助数学家找到新的证明方法了。
不得不感慨:AI与人类天才之间的差距正在缩小。
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斯坦福大学教授、美国数学会会长Ravi Vakil亲自认证了Gemini提供了关键且独创的洞见,给出的证明「严谨、正确,而且优雅」:
作为熟悉相关文献的人,我认为:Gemini 的论证并非对既有证明的简单改写,而是带来了真正的洞见。
这种洞见,即使出自我手,我也会引以为傲。
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他甚至表示,他也无法确定最终自己能否独自得到这个结论。
而这次他最大的收获是:重要的数学进展,来自人类智慧与 Gemini 贡献之间的真实协同。
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Ravi Vakil的研究对代数几何的许多课题作出了基础性贡献,包括格罗莫夫-威滕理论、枚举几何和舒伯特演算。
去年,Epoch AI报道过Ravi Vakil教授对AI的预计:AI对数学的影响是相变,而不是缓慢的爬坡。
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数学史上,每次重大变革都令专家措手不及,这一次也不会例外——区别只在于,我们所有的预测将错得更加彻底。
数学奇幻漂流
Grok 4.20发现平方级跃升
无独有偶,加利福尼亚大学尔湾分校数学系教授Paata Ivanisvili,也提前拿到了Grok 4.20内部测试版的访问权限。
这一版本的Grok展现出的惊人数学能力,让教授直呼「好家伙」。
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事情是这样的:
Ivanisvili教授和他的学生N. Alpay之前正在寻找一个新的Bellman函数。
简单来说,他们需要在两个约束条件下确定逐点最大函数 U(p,q),并搞清楚U(p,0)到底长什么样。
经过一番「人类大脑」的苦战,他们在最新的论文中推导出了一个不错的下界:U(p,0) \geq I(p)。
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传送门:https://arxiv.org/pdf/2502.16045
这里的I(p)是高斯等周轮廓。
当p趋近于0时,它的精度大约在 p\sqrt{\log(1/p)} 这个级别。
然后,高光时刻来了。
教授把题目喂给了Grok 4.20。
仅仅过了5分钟,Grok 就把一个漂亮的显式公式甩在了桌上:
U(p,q) = E \sqrt{q^2+\tau}
换句话说就是,Grok 引入了布朗运动从p点出发离开 (0,1) 区间的逃逸时间(exit time)tau。
通过这个公式一算,结果变成了U(p,0) \sim p \log(1/p)。
懂行的朋友可能已经发现了:Grok帮人类把那个讨厌的「根号」给摘掉了!
这在对数因子上实现了一次实打实的平方根级别飞跃。
这个公式,在数学好奇心的满足上可谓是价值连城。它让我们在理解「布尔函数导数的随机模拟究竟能有多小」这件事上,往前迈了一大步。
更确切地说,Grok给出了二进平方函数(dyadic square function)L^1范数的一个紧确下界(sharp lower bound)。
Ivanisvili教授此前就曾经历过类似的数学奇幻漂流:他曾发现某些下界竟然和高木函数(Takagi function),甚至大名鼎鼎的黎曼猜想有着神秘的量子纠缠般的联系。
而这次Grok挖掘出的新函数,虽然不像高木函数那样是分形的,却是一个平滑且完美的等周类型轮廓,而且完全不按高斯等周轮廓的套路出牌。
在调和分析领域,关于平方函数如何「发散」(blow up)的问题一直引人入胜。让我们看看这张排行榜:
铜牌(前人纪录):Burkholder—Davis—Gandy 给出的下界是 |A|(1-|A|)。
银牌(教授团队):Ivanisvili 团队费劲心力,把它推进到了 |A| (1-|A|)\sqrt{\log(\dots)}的级别。
金牌(Grok 4.20):AI 给出了 |A| (1-|A|) \log(\dots)。
Grok不仅去掉了根号,更霸气的是,这个界被证实是紧确的(Sharp)。
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陶哲轩:AI单挑1%到2%的Erdős难题
上周末,Neel Somani——一位软件工程师、前量化研究员、初创公司创始人——在测试OpenAI最新模型的数学能力时,意外发现了一件令人震惊的事。
他将一道数学题贴进ChatGPT,离开十五分钟后回来,竟然发现模型已经写出了一份完整的证明。他用名为Harmonic的工具将这份推理形式化处理,结果一切无懈可击。
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自从GPT 5.2发布以来,Somani注意到一个趋势:这代模型在数学推理上「肉眼可见地更聪明了」,所解决的问题数量,也开始变得令人难以忽视。
Somani专注研究的是「Erdős问题集」——这是一位匈牙利数学家留下的1000多个猜想,目前都被整理在网上。
题目横跨多个数学分支,难度各异,是AI数学能力的绝佳试金石。
早在去年11月,第一批由Gemini驱动的模型AlphaEvolve就已经解决了部分难题。而如今,Somani等人发现:GPT 5.2在处理高阶数学问题时,展现出了惊人的实力。
从圣诞节以来,已有15道Erdős题目从「未解」状态被改为「已解」,其中11道明确标注,AI模型在解题过程中发挥了关键作用。
知名数学家陶哲轩(Terence Tao)也在GitHub上进行了更详细的追踪。他
统计出,目前AI模型在8道Erdős难题上实现了「自主推进式」的实质性进展,还有6道是通过查找和延续已有研究取得了突破。
虽然距离AI真正实现「全自动数学」还有一段距离,但大型模型在数学研究中的重要性,已经不容忽视。
在Mastodon上,陶哲轩更进一步提出「AI扩展」猜想:
它们拓展性强,非常适合系统性地清理那些「长尾」的Erdős难题,其中很多其实并不复杂。
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「这些相对容易的Erdős题目,未来更可能由AI纯自主解决,而非人类或人机合作。」他补充道。
他个人猜测,大概在1%到2%目前尚未解决的Erdős难题中,能在几乎不依赖人类干预的情况下,被现有AI工具直接攻克。
AI在数学界的「出道」,从一开始就带着争议和好奇心。
但现在,它正悄悄扎根在研究最前沿。无论是像Aristotle这样专为形式化设计的AI助手,还是像GPT-5.2这样通用型、却在高等数学问题上频频「开挂」的大模型,它们都在改变我们对「数学探索者」身份的传统想象。
从某种意义上说,这场变化也不仅仅是技术性的。
数学界素来以谨慎著称,一项新方法若想获得主流认可,往往需要长时间的验证与辩论。
而AI带来的,不只是「工具变了」,而是整个研究过程的范式正在被重塑。
参考资料:
1https://x.com/_sholtodouglas/status/2011325979650900396
https://x.com/A_G_I_Joe/status/2011213878395617571
https://x.com/PI010101/status/2011560477688463573
https://techcrunch.com/2026/01/14/ai-models-are-starting-to-crack-high-level-math-problems/
https://mathstodon.xyz/@tao/115891256726420022
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