AI将黎曼猜想下界提至67.2% 但正确代码证明被驳

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08-12 19:05

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5. 【数学界的奥本海默时刻:当AI解开了人类看不懂的难题】OpenAI的Astra模型近期连续攻克10项数学突破,其中包括多项由传奇数学家Erdős悬赏的难题。令人不安的是,即便是在相关领域深耕数十年的顶级专家,在面对AI给出的证明时也直呼“完全超出了理解范围”。这些证明并非遵循人类熟悉的逻辑演进,而是通过强化学习在海量可能性中寻找到的异类路径。这标志着AI从“模仿人类思考”转向了“在人类理解力之外解决问题”。社区引发了深层的哲学忧虑:如果真理在森林里落下,却没人能听懂它的声音,这还算科学进步吗?目前AI更像是一个顶级的“乐高大师”,它利用已知的数学工具拼出了人类从未想过的复杂结构,但尚未发明出全新的数学概念。这种“跳过思考过程直达结果”的暴力破解,虽然高效,却可能剥夺人类在漫长探索中偶然发明新工具的机会。但也有观点认为,AI正在清理那些耗费精力的“低垂果实”,逼迫数学家从繁琐的证明者转型为更高阶的解释者和理论构建者。我们可能正站在一个转折点上:科学的定义正在从“人类对宇宙的理解”变为“对有效预测工具的利用”。

6. 【从3100万Token到数学突破:当人类变成AI的拉拉队】未发布的研发版 Claude Agent 近期刷新了黎曼猜想相关领域的数学纪录,将黎曼Zeta函数零点比例的下界从41.6%提升至67.2%。在1.5天内,它自主指挥60个子代理,运行了2400条Shell命令并编写了数百个脚本。最荒诞的细节在于,人类操作员在此期间几乎没提供任何学术指导,唯一的工作是不断发送“加油”、“要相信你自己”等鼓励话术,以克服 AI 因训练数据偏差而产生的“这题太难我做不出来”的自我怀疑。这标志着“时间压缩式科学”的正式到来:人类的角色正从代码编写者退化为“Token预算审批员”兼“精神按摩师”。这种所谓的鼓励,本质上是人类在利用提示词改变模型的概率空间,强行将其推入深度搜索路径。当并行代理的规模足以抵消试错成本,昨日的“暴力破解”就成了今日的“标准研究流”。我们正处在一个极其怪诞的转折点:顶级的科研突破可能不再源于某个天才的灵光一现,而源于一个人类拉拉队对着屏幕喊出的“再试一次”。

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12. AI 刷新黎曼猜想百年纪录! 黎曼猜想,数学界皇冠上的明珠,悬置 167 年的百万美元难题。最近 Claude 跑去 "挑战" 了一下 —— 不出所料,没证出来。但离谱的事情发生了:它在尝试过程中,顺手把黎曼 ζ 函数零点临界线比例的下界,从人类数学家花了 37 年才推进到的 41.6%,直接干到了 67.2%。一次提升 25.6 个百分点,什么概念?相当于人类几十年的进度,AI 一天半就给超越了。#黎曼猜想 #Claude #人工智能 #数学 #AI数学

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33. 黎曼猜想被推进25个点,超过数学家50年努力,AI是上帝对普通人的赏赐——凤凰网[赞] 这句话对应的真实事件是2026年7月(也就是上个月)数学界的一则重磅新闻。知名数学家陶哲轩(Terence Tao)与多位合作者,利用AI辅助(主要基于Lean证明助手和机器学习算法),将黎曼猜想中关于“零点分布”的已知边界推进了约 25个数量级(即极大幅度地缩小了误差范围),这在数学界被认为是一个巨大的突破。

34. AI批量攻坚猜想势如破竹,会碾压人类顶尖数学家吗? 长久以来,基础数学留给大众的印象,是几代顶尖数学家耗费十数年心血,埋头攻坚一个世界级猜想,一旦完成证明便足以斩获菲尔兹奖。而如今格局正在发生剧变:齐默尔曼依托AI短时间推进十几个菲尔兹级别数学猜想,单位距离猜想更是实现了AI自主完成核心证明,对比悬殊的效率让不少人感慨数学界仿佛要迎来大变天。有人疑惑,人类苦思多年无解的难题,AI短短几天就能攻克,难道AI仅仅是算力更强的计算器?又该如何看待人机在数学领域的定位与分工? 首先需要客观正视AI的自主突破能力,不再简单将AI定义为依附人类的演算工具。过去多数AI辅助数学的案例,都是顶尖数学家敲定解题方向,由AI完成冗长推导、验算细节。但单位距离猜想是标志性的转折点,在近八十年间,一代代数学家受固有直觉束缚,默认平面最优点集为方形网格,始终难以突破瓶颈。而AI仅接收问题指令后,自主跨界串联代数数论与离散几何,构造出人类从未设想的点集结构,自主完成核心思路搭建与反例推导,并没有人类一步步划定解题路径。当然,AI的自主创造并非凭空诞生,它的全部知识来源于人类数百年来沉淀的数学论文、定理体系,硬件框架由人类搭建,最终的证明也需要人类数学家核验梳理。这就如同天才学者站在前人著作上完成突破,依托前人积累并不等同于丧失原创性。 AI解题速度碾压人类,根源远不止计算速度更快,而是思维模式存在本质差异。其一,人类存在明显的知识壁垒,一名数学家往往只能深耕两三个细分领域,很难实现跨分支联动;而AI整合了全球所有数学门类知识,可以瞬间拼接看似无关的理论工具,这也是单位距离猜想得以突破的关键。其二,人类有精力上限与思维定式,一天只能试错寥寥几条思路,长期碰壁容易陷入固有认知;AI可以并行推演上万条推理路径,不知疲倦地筛选排除死胡同,几天就能完成人类数十年的试错总量。其三,面对上百步的超长逻辑链推导,人类极易出现细微疏漏,AI却能保持逻辑高度稳定;同时AI没有日常经验带来的直觉枷锁,能够构建违背常规观感却符合数学规则的特殊结构,补齐人类思维的短板。 即便AI已经可以独立攻克菲尔兹级猜想,也并不意味着人类数学家会被淘汰,二者拥有完全不同类型的智慧。AI属于问题求解型智慧,擅长承接已提出的难题、构造反例、批量完成推导论证;但AI无法自主提出具备长远学科价值的新猜想,不能判断一个研究方向的意义,也无法将数学结论对接物理、芯片、密码等现实应用,缺少数学审美与方向开拓的能力。而人类的核心价值是开拓定义型智慧,从黎曼提出猜想、格罗滕迪克创立代数几何,到齐默尔曼筛选值得攻坚的猜想、解读AI成果的深层价值,都是AI无法替代的工作。菲尔兹奖的评选标准,从来不是解出多少道题目,而是创造新方法、开辟新领域,提出核心思路的人类,依旧是学科进步的核心。 这场由AI带来的变革,并非数学世界的颠覆,而是研究范式的重构。在人机协同的新模式下,数学家不必再耗费大量时间在琐碎验算上,可以集中精力专注原创构思;冷门猜想的试错成本大幅降低,大量尘封多年的难题迎来突破契机;基础数学成果也能更快转化落地,反哺前沿科技。数学教育也随之迭代,学习者不再需要埋头苦练海量笔算推导,转而培养问题洞察力、跨学科思考和人机协作能力。 总而言之,AI已经具备独立产出顶级数学思路的创造力,改写了传统数学的研究节奏,但人类积攒的知识积淀、开拓性的提问能力、价值判断的思维,依旧是数学向前发展的根基。未来的数学,不会是AI取代人类,而是人类掌舵方向、AI攻坚行路,二者携手奔赴基础科学更远的边界。

35. 南开大学与字节跳动共建数学与智能联合实验室 南开大学陈省身数学研究所、数学科学学院与字节跳动近日正式签约,共同成立“数学与智能联合实验室”,深化数学基础研究与人工智能前沿领域交叉创新,打造产学研深度融合的高水平协同创新平台。 当前,基础数学是人工智能大模型迭代升级、核心算法突破、推理能力跃升的底层支撑,数智交叉融合已成为前沿科技攻关与产业创新的核心方向之一。南开大学与字节跳动将依托各自在基础数学研究与人工智能技术应用领域的优势,围绕人工智能与数学交叉融合开展深度合作,推动数学科研工具创新与大模型推理能力提升。此外,联合实验室还将在人才培养等方面开展全方位合作,努力打造数学与人工智能交叉领域的重要创新平台。 南开大学数学学科源于1920年姜立夫先生创建的算学系,是当时中国大学第二个数学系。经过几代南开人的努力奋斗,特别是自1985年陈省身先生回母校创建南开数学研究所(现陈省身数学研究所)以来,南开大学数学学科已成为专业门类齐全、研究实力雄厚的数学自主研究和人才培养基地。 南开数学汇聚多支国家级创新团队,在微分几何、调和分析、组合数学、动力系统等基础数学方向长期保持国际领先水平。近年来,南开数学学者在Ann. Math.,Invent. Math.,JAMS等国际顶尖数学期刊上发表多项重要成果,已有4人应邀在国际数学家大会上作45分钟报告,多人担任菲尔兹奖评委、国际数学联盟执委、国际数学家大会程序委员会委员、发展中国家科学院数学遴选委员会委员、中国数学会副理事长等,南开大学讲席教授约书亚·扎尔(Joshua Zahl)与本届菲尔兹奖获得者王虹教授共同攻克了百年数学难题“挂谷猜想”,展现出广泛的国际影响力和持续提升的学术竞争力。(记者 姜凝)

36. Anthropic 今天宣布,一个未公开的研究版 Claude 在尝试证明黎曼猜想的过程中,虽然没能证明猜想本身,却在一个相关问题上取得了重大突破: 它把黎曼 ζ 函数的非平凡零点落在临界线上的已知比例下界,从 41.6% 提高到了 67.2%。 1942 年 Selberg 首次证明有正比例的零点在线上,但比例很小; 1974 年 Levinson 证明至少三分之一; 1989 年 Conrey 推到五分之二; 此后又经历了几代数学家的努力,到 2020 年 Pratt 等人才把这个数字推到 41.7%。 Claude 一步跳到 67.2%,让大家不由猜想下个版本会怎么样。

37. Vibe coding: 徒步前往 Kakeya 猜想

38. AI接连证伪百年数学猜想,却难发明新理论,世界模型能否补齐短板?

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