张大妈

OpenAI攻克80年数学难题:技术突破还是营销噱头?

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05-23 10:05

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3. 有人不理解在 AI 时代,我建议的多 “运用 token ” 是什么意思。。。所以我找一个文章,是个转载,说的是一个顶尖数学家,是如何“运用 token ”,解决全球数学难题的。这个故事,充分讲解了人和 AI 的互动关系和双方的价值。而这个价值的量化指标,其实就是你消耗的 token 的多少和 ROI 。以下是转载,来自 x 的 @ doteyxxxxxxxxx世界顶级数学家陶哲轩在解决一个 Erdős(埃尔德什)的经典问题时,全流程都在用 AI 做助手——从证明草案,到简化证明,再到形式化验证。Erdős 是20世纪最高产的数学家之一,一辈子发表了1500多篇论文,提出了无数开放问题。数学圈有个著名的"埃尔德什数"——如果你和他合作过论文,你的埃尔德什数就是1;和他的合作者合作过,就是2,以此类推。爱因斯坦的埃尔德什数是2。后来有人专门做了一个网站,把他的很多未解决/已解决问题系统整理出来,这就是 Erdos Problems 网站。陶哲轩讲的是其中的第 367 号问题,属于数论里的一个具体问题,专业数学研究级别的问题。解决过程大概是这样的:一位数学家 Wouter van Doorn 先给出一个人类手写的反例证明草案,但里面有一个关键恒等式他没完全证明,只是说:“相信有人能帮我确认一下”。陶哲轩把这个恒等式扔给 Google 的 Gemini Deepthink 模式。大概十分钟后,Gemini 给出了一份完整证明,还顺带确认了整套论证是成立的。Gemini 的证明用到了 p-adic 等比较高级的代数数论工具,对这个具体问题来说有点杀鸡用牛刀。于是陶哲轩花了半小时,把 AI 的证明手工转化成更基础、更易懂的版本。两天后,另一位数学家 Boris Alexeev 用一个叫 Aristotle 的工具(基于 AI + Lean)完成了全套形式化证明,还特意手动检查最终结论,以防 AI 在形式化过程中存在编造。陶哲轩觉得还没完,又用 Deep Research (同时用了 ChatGPT 和 Gemini)做了一轮文献搜索,看这个问题有没有前人类似工作。结果找到了若干关于连续幂数的相关论文,但没有直接解决第 367 号问题。整个流程:人类提出猜想 → AI暴力证明 → 人类简化优化 → AI辅助形式化验证。都在说 Gemini 3 已经到了博士生水平,看来所言非虚,这些事情真的需要数学博士级别才能做的出来,但另一方面,真正的数学家也并没有被 AI 代替:是人类决定哪个问题值得解决,是人类判断AI的p-adic方法太重了需要简化,是人类手工完成最终的形式化表述以验证 AI 的结果是否准确。AI 做的是那些需要大量计算、符号推演、但方向已经明确的体力活。在 AI 时代,问对问题、甄别结果,比以前更重要了。

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5. 【突破80年数学难题!OpenAI推理模型改写离散几何研究史】快速阅读:OpenAI 的通用推理模型自主破解了存在 80 年之久的离散几何难题——单位距离问题。这不仅是 AI 首次独立解决数学领域的重大猜想,更通过跨学科的“降维打击”,证明了 AI 具备从现有知识中提取并建立全新逻辑连接的原创能力。关于“LLM 只是在对训练数据进行插值”的论调,最近被一个数学事实扇了耳光。大家常说 AI 没有创造力,只是在已有的知识凸包(Convex Hull)里做插值,也就是在已知点之间找过渡。但 OpenAI 的模型刚刚做了一件极其反直觉的事:它推翻了 Erdős 提出的单位距离问题猜想。这个猜想困扰了数学界 80 年,大家一直觉得“方格阵列”就是最优解,结果 AI 甩出了一个完全不同的构造方式。有意思的是,这个解法不是靠暴力穷举,而是极其优雅地把代数数论里的深奥工具,跨界应用到了几何问题上。这就像是在一个原本以为已经填满的房间里,AI 突然发现了一扇通往新维度的门。有网友对此讨论得很有深度。有人认为,这种跨领域的“组合创新”本质上就是一种高级的插值,因为工具本身是人类发明的。但也有观点反驳,如果 AI 仅仅是复读机,它怎么可能在没有任何几何学训练的情况下,精准地调用代数数论的“武器库”来解决问题?这让我想起计算机体系里的指令流水线。如果 LLM 只是简单的查表,它永远无法处理未定义的指令。现在的突破说明,模型内部已经形成了某种程度的“概念表征”,它能通过逻辑链条,在看似无关的知识层级之间进行函数调用。这并不意味着数学家失业了。相反,当 AI 能在庞大的知识空间里进行高效搜索和路径探索时,人类的价值在于定义那些“值得被解决”的问题,并从 AI 给出的奇异解中,读出背后的真理。数学的疆域远比我们看到的要大,也许我们之前只是在已知空间的边缘徘徊。openai.com/index/model-disproves-discrete-geometry-conjecture/

6. #微博声浪计划##听见微博# AI攻破80年数学难题!OpenAI模型推翻1946年埃尔德什平面单位距离猜想,用代数数论工具构造新方案,证明单位距离对数可达n^(1+δ),普林斯顿数学家优化得δ≥0.014。9位顶尖数学家评审通过,标志AI从辅助转向科研主体,跨学科思维突破认知禁锢。 谯华的微博音频

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10. 所有数学家都看傻了,不敢相信!OpenAI模型干翻80年的数学猜想,平面单位距离问题,它不是验证人类的证明,而是提出新构造,连接不同数学分支,自己用代数数论等工具解决离散几何问题,贡献了新的数学发现,菲尔兹奖得主表示这是AI数学里程碑!#科技##人工智能##ai##openai##数学# 赛博奇的微博视频

11. GPT5.5一个通用版本破解了Erdős1946年提出来的“平面单位距离问题”。在这篇AI4S表示战争里我说过:“求解 = 翻译 × 计算。顶级数学家未来最核心的能力,或许不再是‘解题’,而是‘翻译’——但这条分界线,正在移动。”Erdős单位距离问题这个案例,恰好把这条分界线的“移动”演示得非常具体:翻译:AI独立完成了一次跨域连接——把离散几何问题“翻译”进了代数数论(无限类域塔+Golod–Shafarevich理论)。这不是在给定框架内计算,而是自主发现了一种新的表示框架。这正是我的文章里说的最难被AI侵蚀的那部分:“‘换一种表示’本身需要一个天才花数年时间完成。”现在 AI 用125页思考过程做到了。解释:Gowers等人事后写了人类版解释论文——这件事本身很耐人寻味。AI完成了翻译+计算,但可传递的洞见仍然需要人类来重新整理和表述。我的文章里说的那道鸿沟:“如果AI给出的答案通过了形式验证,但没有人能说出背后的数学结构,那我们得到的是一个工具,而不是数学意义上的理解。”这道鸿沟在这个案例里依然存在——AI给出了可验证的构造,但“为什么这个塔结构能work”的直觉性理解,还是靠人类数学家来补全。求解 = 翻译 × 计算,理解 = 翻译 + 语言化

12. 【陶哲轩谈AI:廉价胜利还是真正的研究伙伴?】快速阅读: 陶哲轩在最新访谈中给AI数学能力泼了盆冷水,称那些被吹上天的“AI攻克Erdős猜想”多是专家半天能搞定的活。但他也承认,到2026年AI有望成为可信赖的初级合著者。问题是:AI能执行已知技术,却留不下人类数学家那种深刻的思维痕迹。---陶哲轩对AI的态度可以用三个字概括:有用,但。那些让人激动的“AI解决Erdős问题”的新闻,在他看来大多是cheap wins。一千多个Erdős问题里挑出来的长尾题目,用的是标准技术,给个专家半天时间也能搞定。这话听起来像是在泼冷水,但你换个角度想:三年前ChatGPT还在数strawberry有几个r这种问题上翻车,现在已经能做到“专家半天能搞定”的水平了。目标确实在移动。陶哲轩预测AI到2026年能达到“可信赖的初级合著者”水平。这个判断来自2023年,当时推理模型还没开发出来,结果进度基本符合预期。有网友指出一个有趣的对比:有人的博士论文题目,陶哲轩几小时就给解了。所以他眼中的“廉价胜利”,可能已经超过很多职业数学家一生中最难的研究。真正让陶哲轩在意的不是AI能不能算得对,而是它算完之后留下了什么。人类数学家证明一个定理,过程中会产生概念性的洞见,那些弯路、直觉、失败的尝试本身就是知识。AI的证明缺乏这种“思维痕迹”。它可以用暴力计算扫荡一大片问题空间,但不会告诉你为什么走这条路而不是那条。有观点认为这就像字典比你认识的单词多,但字典不会写诗。也有人反驳:这分明是在移动门柱,几年前AI连完整句子都说不利索,现在开始嫌人家证明不够优雅了。陶哲轩最近几次访谈里反复提到一件事:他担心的不仅是AI能不能做到,而是如果AI真的能越来越多地把人从循环中移除,对人类的智识生活意味着什么。这是一个更大的问题,他没有给出答案。他呼吁AI系统需要更好的不确定性信号——也就是说,让AI知道自己不知道什么,而不是一本正经地胡说八道。他更倾向于人机交互式协作,而非那种按一个按钮就自动出结果的流程。数学会不会在今年年底被“解决”?有人赌会。但至少在陶哲轩看来,AI改变的是数学的实践方式,不是一夜之间取代数学家。它把数学从手工作坊式的精雕细琢,推向大规模的问题探索。至于这算进步还是损失,可能取决于你觉得数学到底是什么。---简评:陶哲轩的真正恐惧藏在一个词里:“把人从循环中移除”。这不是在讨论AI能不能证明定理,而是在追问:如果证明定理不再需要人类的挣扎、顿悟和失败,那“做数学”这件事对人还意味着什么?字典认识所有单词却不会写诗,但如果有一天字典开始写诗,我们会说那不叫诗——因为诗的定义就是“人类写的”。 他要求AI保留“不确定性信号”,本质上是在请求:请给人类留一个参与的借口。这听起来很傲慢,但也很悲壮——我们正在发明一种东西,它最大的成功标志就是让发明者变得多余。---www.reddit.com/r/singularity/comments/1rf41gl/math_legend_terence_tao_on_the_promise_and_limits

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31. 5月21日,OpenAI官宣:其内部通用推理模型自主推翻了"平面单位距离猜想"——这道1946年由数学家Erdős提出的几何难题,困扰学界79年无人能解。这次OpenAI学乖了。七个月前GPT-5被曝只是翻文献找现成答案,遭DeepMind和Meta嘲讽后删帖。这回直接拉来菲尔兹奖得主Gowers、普林斯顿教授Alon等顶尖数学家联署验证,全部确认成立。当初批评OpenAI"严重误导"的数学家Bloom,这次亲自盖章:"AI正在探索数学大教堂的奇迹。"AI给出了全新点集构型,用代数数论工具将Erdős猜想直接推翻,δ值精确到0.014。Gowers称之为"AI数学的里程碑",Alon评价"构造优雅巧妙"。关键在于,这是通用模型而非专用系统。OpenAI科学家魏亚历山大直言:AI很快将在物理、生物、医学等领域自主产出里程碑成果。但OpenAI也强调:人来选问题、解读结果,专业知识变得更有价值而非更少。#AI#芯片封装#半导体设备

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44. 数学界四月发生 8.0 级地震! 23岁零数学基础的年轻人 Liam Price,只用一个 Prompt,把 ChatGPT 5.4 Pro 扔进去思考了 80分钟17秒。 直接一剑封喉,解决了困扰全世界顶级数学家整整60年的 Erdős Problem #1196! 问题核心: 原始集(任意两个数互不整除的整数集合)中,那个关键的调和级数和,能不能被压到 ≤1 + 极小误差? 人类最好的结果还卡在1.399,卡了60年。 AI的证明没有走所有人走的分析路线,而是用了一个90年前的经典工具(von Mangoldt 函数),在整数世界里构造了一个精妙的流,把上界漂亮地压到 1 + O(1/log x)! 证明已被 Lean 形式化验证通过,官网已正式标记 PROVED,陶哲轩极度震惊。 我想,这是用人类从未想过的视角,优雅地解决了老问题。 我们已经站在数学+AI革命的开端。 得以见证,如此之幸。 #chatgpt5.4pro #Erdős #数学未解之谜 #AI

45. OpenAI 模型推翻了一个 80 年的数学猜想

46. OpenAI推理模型突破80年几何难题,AI自主证明开启数学新篇章

47. GPT-5.2 Pro解决了另一个Erdős问题,而新的数据库显示大多数尝试仍然失败

48. OpenAI 的一个通用推理模型在离散几何领域取得的突破性进 OpenAI 的一个通用推理模型在离散几何领域取得的突破性进展,该模型成功推翻了由数学家保罗·埃尔德什于1946年提出的单位距离问题中的核心猜想。通过引入代数数论中深奥的对称性工具,这一人工智能系统证明了特定点集构造在效率上超越了长期被视为最优的“正方形网格”方案,其结果已获外部专家验证。这不仅是 AI 首次自主解决数学界重要的开放性难题,更展示了跨学科推理在攻克前沿科研难题中的巨大潜力。此项成果标志着人工智能正从人类助手的角色转变为能够产生原创巧妙想法的研究伙伴,为生物学、物理学等更广泛科学领域的自动化发现铺平了道路。 #数据结构与算法 #统计分析 #统计概率 #人工智能 #AI

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52. AI 推翻 80 年数学猜想 今天 OpenAI 发布了一段官方视频:他们的一个内部通用推理模型,推翻了平面单位距离问题里的一个核心猜想。这个问题由埃尔德什在 1946 年提出,平面上放 n 个点,最多有多少对点之间的距离刚好等于 1 #人工智能 #AI科研 #数学 #AI工具 #科技前沿

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