Breaking: Claude's Attempt on Riemann Hypothesis "Fails," but Accidentally Sets 37-Year Math Record

marsbitPublicado a 2026-08-11Actualizado a 2026-08-11

Resumen

**AI Makes a Major Mathematical Leap While Failing at the Riemann Hypothesis** A research version of Anthropic's Claude AI was tasked with "seriously attempting" the legendary Riemann Hypothesis, a 167-year-old unsolved problem in mathematics. While it ultimately did not prove the hypothesis, its attempt yielded a significant breakthrough. Claude managed to improve the proven lower bound for the proportion of Riemann zeta function zeros lying on the critical line from 41.6% to 67.2%. This marks a 25.6 percentage point increase, described by observers as potentially the most substantial advance in analytic number theory in over a decade, considering that the previous record had only improved by 0.8 percentage points over 37 years. To achieve this, Claude generated and discarded roughly 650 initial ideas before orchestrating a day-and-a-half-long effort involving about 60 sub-agents. These agents executed 2,400 shell commands, wrote hundreds of Python scripts, and performed thousands of numerical checks. After finding the potential result, Claude initiated self-verification, downloaded papers to check for prior work, and independently re-derived the finding. It then suggested writing a formal paper. The result has been reviewed by Anthropic's internal mathematicians, who also collaborated with Claude to produce a formal, machine-checkable proof using the Lean theorem prover. External experts in the field have also reviewed the manuscript. Anthropic clarifies that the method ...

AI has set its sights on a new mathematical challenge: the "Riemann Hypothesis."

A mathematical conjecture born in 1859, unresolved for 167 years, and still offering a $1 million prize. Recently, someone within Anthropic assigned an unreleased research version of Claude a seemingly "unreasonable" task:

Make a serious attempt on the Riemann Hypothesis.

Jarred Sumner, co-founder of Bun, who joined Anthropic in December last year

Claude gave it a serious try. It successively proposed 650 ideas, all of which failed. It then reorganized about 60 Claude sub-agents, worked continuously for a day and a half, executed about 2400 Shell commands, wrote hundreds of Python scripts, and performed thousands of numerical checks. In the end, the Riemann Hypothesis remained unproven.

However, during this failed attempt, Claude stumbled upon another result. Anthropic disclosed that this unreleased Claude research version improved the known lower bound for the proportion of zeros of the Riemann ζ function proven to lie on the critical line from 41.6% to 67.2%.

In other words, it was previously known that at least 41.6% of the relevant zeros could be proven to be at the location predicted by the Riemann Hypothesis; the result provided by Claude pushes this provable proportion to 67.2%.

Deedy, a partner and researcher at the venture capital firm Menlo Ventures, stated, "Claude's result is simply outrageous, possibly the most significant advance in analytic number theory since the breakthrough on bounded prime gaps in 2013. It increased the rigorously proven proportion of Riemann ζ function zeros on the critical line by a whopping 25.6 percentage points. Over the previous 37 years, mathematicians had only managed to raise this number by 0.8 percentage points."

Two mathematicians at Anthropic subsequently studied and verified Claude's paper, and Claude also provided a corresponding Lean formalized proof. Number theorists Brian Conrey and Dan Goldston also reviewed the paper within a relatively short time.

Anthropic emphasizes that this approach is not expected to directly lead to a final proof of the Riemann Hypothesis. However, this result still provides a noteworthy signal: the mathematical capabilities of frontier models are beginning to address truly open-ended research problems.

The Riemann Hypothesis: Unsolved for 167 Years

The importance of the Riemann Hypothesis is related to prime numbers. The Riemann ζ function has a profound connection to the distribution of primes. In 1859, German mathematician Bernhard Riemann conjectured that the real part of all "non-trivial zeros" of the ζ function should equal 1/2.

On the complex plane, this means all these zeros lie on a vertical line, the famous critical line.

This seemingly abstract problem has wide-ranging implications. Many mathematical conclusions about the distribution of prime numbers can be made more precise under the assumption that the Riemann Hypothesis is true. It is thus one of the seven "Millennium Prize Problems" by the Clay Mathematics Institute, with a $1 million prize for a complete proof or disproof.

Over the past century, no one has been able to prove that all non-trivial zeros lie on the critical line, but mathematicians have been able to prove that at least a portion of them are located there.

Thus, a relatively realistic question emerged: what minimum proportion of zeros can we prove lie on the critical line? Over decades of progress, the known lower bound for this proportion gradually increased to about 41.6%.

This is the number that Claude has now advanced.

From 41.6% to 67.2%

The foundation Claude relied on to obtain this result did not appear out of thin air.

In 1973, mathematician Hugh Montgomery, while studying the distribution of ζ function zeros, introduced a series of important methods. However, some of these analyses depended on the assumption that the Riemann Hypothesis holds. In recent years, a series of works by mathematicians has further developed related techniques, enabling some of these methods to be used without first assuming the Riemann Hypothesis.

This means they have the opportunity to, in turn, help study "exactly how many zeros lie on the critical line." Building upon this work, and also incorporating related research published by Enrico Bombieri around the year 2000, Claude found a new way to combine them.

The final result is: at least 67.2% of the relevant zeros lie on the critical line. This represents an increase of 25.6 percentage points from the previous known lower bound of 41.6%.

Technically, Claude constructed a suitable function space and, using a quadratic form induced by Weil, mapped zeros on the critical line and zeros off the critical line to positive-definite and negative-definite directions, respectively. It then used the relationship between the rank of the quadratic form and its first and second moment information to establish an inequality.

Anthropic's mathematicians believe a key point is that Claude did not handle the positive-definite and negative-definite parts separately, but analyzed the entire space within a single framework, while allowing the quadratic form to have a non-diagonal structure. Combined with results already established by prior number theory researchers, this step ultimately led to the 67.2% lower bound.

It should be specifically noted here: Anthropic does not currently claim that this technique can be pushed all the way to 100%, much less claim that Claude is only 32.8% away from proving the Riemann Hypothesis.

67.2% is an improvement in the lower bound for a related problem, and there remains a vast theoretical distance between this and a complete proof of the Riemann Hypothesis.

31 Million Output Tokens, 60 Sub-Agents,

How Did Claude Find It?

The way Claude solved this problem is also noteworthy. The entire result was obtained in two rounds of Claude Code sessions, consuming approximately 31 million output tokens in total.

Initially, Jarred Sumner gave Claude a very open-ended instruction: make a serious attempt on the Riemann Hypothesis.

Sumner himself is not a mathematician and did not specify a particular mathematical route for Claude.

In the first round, Claude generated and tried about 650 ideas. All failed.

Sumner then asked it to continue trying. The second round lasted about a day and a half.

Claude organized about 60 sub-agents, splitting the problem into multiple directions for parallel exploration. These agents executed about 2400 Shell commands, wrote hundreds of Python scripts, and performed thousands of numerical checks on known ζ function zeros.

Different sub-agents also reviewed each other's results.

According to Anthropic, Sumner provided little mathematical guidance at this stage. What he mainly did was repeatedly tell Claude "continue," "try again," "believe in yourself." Anthropic even mentioned that Claude was initially quite skeptical about its ability to make real progress on such a famous open problem. It wasn't until persistent exploration that this new lower bound gradually emerged.

After finding the result, Claude initiated a round of self-verification. Some sub-agents were dedicated to checking the proof, some looked for counterexamples; Claude also downloaded 54 arXiv papers to check if similar results had already been obtained by other mathematicians.

Subsequently, it had independent agents re-derive the result from scratch. After confirming no obvious issues, Claude proactively suggested compiling the result into a paper and explicitly proposed: a real number theory expert should be consulted for human verification.

Anthropic's internal mathematicians Levent Alpöge and Ralph Furman then began checking the paper, analyzing its relationship with existing literature. Meanwhile, Claude also collaborated with Anthropic employee Eric Easley to formalize the key results into a Lean proof. This formalized result has already passed inspection by Comparator, a standard Lean verification tool.

Anthropic also invited mathematicians Brian Conrey and Dan Goldston, who study the Riemann ζ function, to review the paper. Therefore, a more accurate current statement is: Anthropic's internal mathematicians have studied and verified the result, completed a machine-checkable formalized proof, and two external domain experts have reviewed the paper. This is still a different stage from having completed traditional academic peer review and achieved consensus within the mathematics community.

More links:

Claude paper: https://www-cdn.anthropic.com/564f962e60643842f5fcb4a17c9dbc8f608f1c37.pdf

Claude project address: https://github.com/anthropics/zeta-23-lean

Reference links:

https://x.com/AnthropicAI/status/2086867246073401655

https://www.anthropic.com/research/riemann-zeta

https://x.com/jarredsumner/status/2086869681785500011

This article is from the WeChat public account "机器之心" (Almost Human), author: 关注AI数学的机器之心

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QWhat was Claude's main task in the experiment described in the article?

AIts main task was to seriously attempt to prove the Riemann Hypothesis, a famous unsolved mathematical problem.

QWhat significant mathematical result did Claude achieve despite failing to prove the Riemann Hypothesis?

AClaude raised the known lower bound for the proportion of zeros of the Riemann zeta function lying on the critical line from 41.6% to 67.2%.

QHow did Claude's process of tackling the problem differ from a traditional approach?

AIt autonomously organized about 60 sub-agents to explore the problem in parallel, generating and testing numerous ideas, running scripts, performing numerical checks, and having agents cross-review each other's work.

QWhat is the significance of Claude's result (67.2%) according to the venture capitalist Deedy quoted in the article?

ADeedy stated it might be the most significant advance in analytic number theory since the 2013 bounded prime gaps breakthrough, as it improved the provable proportion by 25.6 percentage points after only a 0.8-point increase over the previous 37 years.

QWhat steps did Claude take to verify its finding after it emerged?

AIt performed self-verification, had some agents check the proof and others look for counterexamples, downloaded 54 arXiv papers to check for prior results, had an independent agent re-derive the result, and then recommended writing a paper and seeking validation from human number theorists.

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Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

550 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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