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56年悬案被AI低成本破解,数学家成问题顾问

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数学界这个月彻底疯了!前脚OpenAI刚把Erdős80年的单位距离猜想推翻,数学家们的惊呼声还没落地,Google DeepMind就甩出了王炸——全新AI数学智能体AlphaProof Nexus,一出手就干掉9道悬而未决几十年的Erdős开放难题,最老的那道足足卡了56年!更狠的是,每道题的算力成本才几百美元,而且所有证明都被Lean编译器死死验证过,半点儿幻觉都没有!网友直接喊:数学奇点的火花,真的点燃了!



你可能还记得2024年那个拿了IMO银牌的初代AlphaProof,但这次的Nexus完全是“超级进化版”。把大语言模型(Gemini3.1Pro)、初代AlphaProof的强化学习树搜索,还有进化算法三者捏到一起,直接瞄准人类数学家啃不动的研究级难题。

它的架构分四层:AgentA是基础版,多个子智能体和Gemini对话修改Lean代码,编译器实时反馈错误,子智能体迭代修正;AgentB加了AlphaProof当工具,卡壳时调用树搜索攻克局部难点;AgentC引入进化算法,子智能体共享“草稿库”,LLM用Elo评分系统给草稿打分,高分的优先变异进化;AgentD是终极版,三者协同作战,就是它扫平了9道Erdős题。

整个流程像个永动机:AI提出证明草稿→Lean编译器验证→失败就反馈错误→AI修正→再验证,直到通过或算力用完。没有任何人类数学家介入,全靠AI自己搞定!



DeepMind用AgentD跑了353道形式化的Erdős题,每道最多3000轮迭代,结果9道被拿下。其中最重磅的是Erdős#12(1970年提出),56年悬案!多位数学家搞了半辈子都没完整构造,AI却用中国剩余定理和三项等差数列回避集,搭了一堆“精心设计的区块”就同时满足了密度条件和整除约束。

还有Erdős#125(1996年提出):三进制下只用0和1的整数集A,加四进制下只用0和1的整数集B,它们的和集A+B下密度是不是正的?AI证明答案是否定的,下密度为零!核心是归纳稀疏化论证,利用log4/log3是无理数的性质,让密度以0.99的比率逐步衰减到零。

成本更惊喜:最便宜的152也才200-400美元。现在所有Lean证明代码都开源在GitHub上,随便看!



最让人跌破眼镜的不是AgentD有多强,而是最朴素的AgentA(只有LLM子智能体+编译器反馈)居然也能解决全部9道题!AgentB加了AlphaProof,表现和A差不多;AgentD只是在最难的题上(比如#125)成本低2-5倍。

DeepMind说,这归功于两个因素:一是LLM自身能力的飙升,二是编译器反馈能锚定LLM的推理方向。也就是说,随着基础模型越来越强,复杂的系统工程可能逐渐让位于简单的智能体循环。今天需要进化算法+AlphaProof才能高效解决的问题,明天可能一个朴素的LLM+编译器循环就够了!不过得用对模型,单独AlphaProof或小模型(比如Gemini3.0Flash)一道都解不出来。

AlphaProof Nexus可不是只盯着Erdős题。它还在多个数学分支搞出了大新闻:



2026年5月,AI在数学领域简直是“三路合围”:OpenAI用自然语言输出证明(但要人类专家验证),DeepMind用形式化验证(绝对可靠),还有AI辅助人类理解问题。即使智能体没证明出目标定理,它生成的形式化草稿也能帮专家聚焦未解决的子目标,不用重新验证整个论证链。

现在的图景很清晰:AI先用自然语言找思路,再用形式化系统固化验证,人类数学家从“亲手推导”变成“提问题、审方向、提炼洞见”。保罗·埃尔德什生前留了1217道难题,悬赏后人,他大概做梦都没想到,来领赏的会是AI吧?

你觉得AI会彻底改变数学研究吗?未来数学家会不会变成AI的“问题顾问”?评论区聊聊你的看法,转发给身边学数学的朋友,看看他们怎么说!

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