AI领走埃尔德什100美元赏金,44页顶刊没解的题,它一页纸答出

marsbit發佈於 2026-07-20更新於 2026-07-20

文章摘要

AI模型GPT-5.6在数学研究领域取得突破,以简洁证明解决了长期悬而未决的埃尔德什问题。1991年,数学家József Beck曾在顶刊《数学年刊》发表44页论文,部分解决了埃尔德什第119号问题中关于单位圆上零点多项式模的猜想,但第三问始终未解,并附有100美元赏金。如今,GPT-5.6与数学家Korsky合作,仅用一页纸就完成了该问题的证明,其方法并未依赖复杂新工具,而是通过巧妙的调和分析技巧,发现了被人类直觉忽略的更直接路径。 曼彻斯特大学研究员、埃尔德什问题网站维护者Thomas Bloom对此评价称,这并非推翻前人工作,而是找到了更优解法,表明某些难题的障碍可能源于人类研究习惯的局限。此前,AI在解决埃尔德什其他猜想(如Cycle Double Cover猜想)时也展现出类似特点:能坚持不懈地尝试多种变体,突破人类因“直觉性止损”而放弃的思路。 去年OpenAI曾因宣称GPT-5解决多个埃尔德什问题而引发争议,被指仅是复现已知文献。如今,随着GPT-5.6在多项数学评测中表现提升,并在ARC-AGI等衡量推理能力的基准测试中取得进展,关于“AI数学能力是否遇到瓶颈”的讨论也在持续。有观点认为,许多历史难题的“难”可能部分源于人类耐心的边界,而非纯粹的智力屏障,AI的持久探索能力正在重新定义难题的解决可能。

一页纸,啃下了一篇要用44页顶刊论文才啃动的硬骨头。

1991年,《数学年刊》(Annals of Mathematics)上登出过一篇44页的论文。

作者叫József Beck,这个名字在组合数学圈无人不知。

他是Beck-Fiala定理的提出者,1985年Fulkerson奖得主,1986年国际数学家大会受邀报告人,差异理论的奠基者之一。

论文标题是《单位圆上零点多项式的模:埃尔德什的一个问题》,攻克的是埃尔德什问题库(Erdős Problems)里编号119的那道题。

在单位圆上随便取一串复数当零点,乘成多项式,这个多项式在单位圆上的最大模Mn,能不能保证在无穷多个n处超过n的c次方。

Beck证明了,能。这道题是那个年代公认最难啃的硬骨头。

AI领走了埃尔德什的赏金。119号问题当年一口气问了三问,第三问悬赏100美元,如今状态已改为SOLVED。

35年后,这篇论文被一页纸超过了。

说这话的,是Thomas Bloom。

他是一位数学家、曼彻斯特大学研究员,也是erdosproblems.com网站的创建者和维护者。

埃尔德什留下的1000多道开放问题都挂在这个网站上,是全球数学家追踪这些问题的第一站。

正因如此,AI公司每次宣称「解决了埃尔德什问题」,都要先过他这一关。

他在X上写道:

目前为止,GPT-5.6 Sol是我见过数学上最有意思的新模型。那些提交到erdosproblems.com的新证明,凡是我细看过的,全部正确,而且都包含一些有趣的想法。

Bloom还特意强调,这不是因为AI动用了什么更复杂的武器,而是我们原本以为,这道题比它实际上难得多。

OpenAI总裁Greg Brockman转发了这条推文,说了一句:

感觉这是推进数学的一个分水岭时刻。能真正改善人类生活的科学与医学突破,现在感觉非常近了。

埃尔德什的100美元悬赏,AI领走了

先把这道题的来龙去脉捋清楚。

1957年,埃尔德什在一篇论文里问出了这道题,一口气问了三问,问的是单位圆上零点多项式的模。

此后的四十年里,他在1961、1964、1982、1990、1997年反复重提。

第一问,Wagner在1980年拿下。

第二问,Beck在1991年拿下,证明存在某个c>0,使得max_{n≤N} M_n > N^c。这就是那篇44页的《数学年刊》论文。

Beck这篇论文发表于《数学年刊》1991年第134卷第3期

第三问,埃尔德什自己掏钱挂了100美元赏金,出处是他1997年的一篇文章。

现在,领走赏金的是GPT-5.6和一位叫Korsky的数学家。他们只用一页纸,就搞定了Beck没碰的那一问。

埃尔德什一生提出上千道问题,并自掏腰包为它们悬赏,金额从25美元到1万美元不等。

Bloom的评价是:GPT在Korsky的提示下,只用了1页简单的调和分析技巧,就证出了比Beck那篇44页Annals论文更强的结果。

关键的一步,Bloom后来在讨论区里点破了:把一个非负函数做卷积,再在时间上平移1,表达式一下子就光滑了,原本硬啃的地方顺了下来。

他说,这种把算子范数放到对偶范数和内积里去估的路数,本来就是分析里最常用的招之一。

不是新工具,是旧工具用在了没人想过的地方。

Bloom说明,Beck那篇Annals论文里有许多重要而有趣的想法,只是这道题用不上。他补了一句:至少对我来说,这挺意外的。

他还提到一个细节:没人算过那个常数,估计非常小。Beck自己当年也没算,而依他的判断,如果那个常数值得一提,Beck不会不算。

所以,这不是AI推翻了顶刊,而是发现了一条人类本来可以不绕的弯路。

对数学家来说,这比「AI又解出一道题」刺激得多。

解出一道题,只是多了个工具。这一次,是工具反过来纠正了用工具的人。

人会耸耸肩走开,AI会接着试下一个

如果只有这一件事,它顶多算个漂亮的孤例。

GPT-5.6 Sol Ultra于7月9日全量放开,7月10日,OpenAI宣布GPT-5.6 Sol Ultra产出了Cycle Double Cover猜想的完整证明。

这道题由Szekeres在1973年、Seymour在1979年各自独立提出,悬了约五十年。

模型被分配了8小时,实际用了不到1小时,跑法是64个子智能体并行开工。提示词和证明PDF全部公开。

Bloom是第一个给出实质评价的人。

他说这是一个很漂亮的证明,然后给了三个形容词:

短。初等。1980年代就本可以被发现。

他也点出了背后的原因:他推测,关键那一步里有一个很小的、反直觉的拐弯。

一个人类数学家会怎么处理这道题?

他会先试那个最自然的做法,检查一遍线性代数,发现不行,然后耸耸肩,心里想一句「本来也没指望能这么容易」,起身走人。

但AI不会气馁。它会接着做小变体,直到某一个成立为止。

AI强在不做情绪性止损。

回头看今年4月,GPT-5.4 Pro在80分钟里解掉了Erdős 1196,用的是von Mangoldt函数。

牛津的Jared Lichtman在那个问题上耗了七年,他后来说,自1935年以来,所有做原始集问题的人都习惯了同一个开局动作,而那个动作,遮蔽了一个在明处摆了整整90年的技术可能。

陶哲轩看完的评价更狠:过去几十年,人类在第一步就集体走偏了。

人类的直觉当然不是缺陷。恰恰相反,它是效率工具:替我们省掉了海量注定失败的尝试,没有它,没人能在有限的一生里走到学科前沿。

代价是,偶尔它也会省掉不该省的那一次。

说GPT-5.6有意思的人,去年说过另一句话

去年10月,Bloom曾公开打脸OpenAI。

当时,OpenAI副总裁Kevin Weil转发了Mark Sellke的帖子并写道:GPT-5刚刚找到了10道此前未解的埃尔德什问题的解,另有11道取得进展,这些题都已经开放了数十年。

Bloom一句话回应为此定性:戏剧性的误导。

他说这些题在网站上标着open,只意味着他本人不知道有哪篇论文解决过它。GPT-5干的事情,是把他不知道的那些文献翻了出来。

而找到文献,不等于造出证明。

接下来的情形,许多人都记得。

LeCun在旁边补刀,暗讽自己埋的雷炸了自己。Hassabis更直接:这太尴尬了。

Weil删帖。

OpenAI研究员Sébastien Bubeck最后承认只是找到了文献里已有的解。

今年5月OpenAI再宣布推翻一个1946年的埃尔德什几何猜想时,在公告里同步附上Noga Alon、Melanie Wood和Thomas Bloom的评价。

AI数学撞墙了吗?

Bloom那条帖子底下的论战,也很精彩。

唱衰派以用户qrdl为代表,「5.6的思维链输出少得可怜,677那道题毫无进展,物理侧的CritPT评测相比5.4几乎没动」。

他的结论是:AI在数学上已经撞墙了。

用户qrdl在论坛发帖,说CritPT自5.4以来几乎没动,除非他们找到了给基准刷分的办法,否则结果也就这样。

qrdl的论证倒不情绪化。

他认为大模型本质上是静态权重的token生成器,做数学的时候,不会像人一样实时长出新的神经连接。而真正的创造性跳跃,需要一个有弹性的大脑。

qrdl的体感是:每次开新会话去攻677,模型就把那些早已失败过的老招式再来一遍。

回怼来得也很快。

Nat Sothanaphan指出,CritPT是物理测试,不是数学基准,拿它一家的曲线证明AI在数学上撞墙,是挑对自己有利的数据。

他给的反证是:5.6在包括FrontierMath在内的一大批评测上都比5.5有提升。

另一派是实战派,代表是名为old-bielefelder的用户。

old-bielefelder报告,GPT-5.6 Sol思考14分钟、复核9分多钟,把Pintz 2018年那个0.72的指数改进到0.7195。

不算惊天动地,但确实动了,用old-bielefelder自己的说法是「第一口奶」。

作为对照,前一天晚上GPT-5.5在同一个问题上磨了一个多小时,0.72纹丝不动。

他随后把结果直接通知了Pintz本人。

第三种声音同样来自Nat Sothanaphan,他借用了Bloom的一个说法:现代数学是一座巨大的教堂。

走到这座教堂的最前沿本身就极耗力气,而大模型已经能以超人的效率做到这件事,最近的突破基本都源于此。再往前推,需要的是流动智力。

有人说大模型没有流动智力,他认为这是错的。

ARC系列评测这几年的持续上涨就是证据,GPT-5.6 Sol在最高推理档位下拿到7.8%。这个基准今年3月上线时,最好成绩是0.37%,而人类稳定在90%以上。

ARC Prize官方验证成绩。GPT-5.6 Sol在ARC-AGI-3上的表现随推理档位陡升,Low档只有0.3%,Max档拿到7.8%。

他的解释是:教堂的地基太庞大了,庞大到把那点正在快速生长的流动智力完全盖住。所以你光看产出的分量,会觉得什么都没发生。

但等到某一天流动智力开始压过地基,它会突然变得肉眼可见。

吵了两周,这场争论真正吵出来的,不是「AI能不能做数学」,是「难」这个字要怎么定义。

数学史上那些标着「悬而未决」的条目,一部分记录的是问题本身的难度,另一部分记录的只是人类耐心的边界。

过去这两者混在一起,没人分得开。现在,开始能区分了。

一道题挂了几十年没人领走,可能不是因为它有多难,而是因为没人肯在那条路上再试第三十次。

还有多少题目,卡住它们的其实只是人类的耐心?

参考资料:

https://annals.math.princeton.edu/1991/134-3/p03

https://www.erdosproblems.com/forum/thread/AI%20Contributions

https://arcprize.org/results/openai-gpt-5-6-sol

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录;编辑:元宇

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Q这篇文章报道了AI解决了哪个著名的数学问题?

AAI(GPT-5.6 Sol)与数学家Korsky合作,解决了埃尔德什问题库(Erdős Problems)中的第119号问题,特别是该问题的第三问,这个问题曾由数学家József Beck在1991年用一篇44页的顶刊论文(《数学年刊》)解决了第二问。AI用一页纸的证明解决了第三问,并因此领走了埃尔德什悬赏的100美元。

QThomas Bloom对GPT-5.6 Sol解决这个数学问题的评价是什么?

AThomas Bloom评价GPT-5.6 Sol是他见过的数学上最有意思的新模型之一。他认为AI提交的证明不仅正确,而且包含有趣的想法。他指出,AI并没有使用更复杂的工具,而是揭示了这个问题实际上比人类原先认为的要简单,并采用了一种人类先前没有想到的、使用已有调和分析技巧的简洁方法,从而走了一条捷径。

Q根据文章,与人类相比,AI在尝试解决这类数学难题时有什么独特优势?

AAI在尝试解决数学难题时,不会像人类那样容易“情绪性止损”。当一个人类数学家尝试一个自然方法失败后,可能会放弃并认为此路不通。但AI会不知疲倦地继续尝试小的变体,直到找到其中一个成立。这种无限的耐心和系统性的穷举能力,使得AI能够发现那些被人类直觉或习惯性思维所忽略的可能性。

Q文章中提到,去年OpenAI在宣称解决埃尔德什问题时曾遇到什么尴尬情况?

A去年,OpenAI曾宣称GPT-5找到了10个未解的埃尔德什问题的解。但网站维护者Thomas Bloom指出,这造成了“戏剧性的误导”,因为那些问题在网站上标记为“开放”,仅意味着他本人不知道有已发表的解决方案,而GPT-5实际上只是发现了文献中已有的解,并未创造出新的证明。这导致OpenAI相关人士删帖并承认错误,一度成为争议事件。

Q文章中关于“AI在数学上是否撞墙”的争论,反对者qrdl和Nat Sothanaphan的主要观点分别是什么?

A反对者qrdl认为AI在数学上已经“撞墙”,因为模型本质上是静态的token生成器,缺乏人脑实时生长新神经连接的创造性,在解决特定问题时会重复失败的尝试。支持者Nat Sothanaphan则认为,不能仅凭物理测试基准(CritPT)停滞就断定数学能力停滞,他指出GPT-5.6在包括FrontierMath在内的多个数学评测上都有提升,并且AI的“流动智力”(体现于ARC-AGI等基准)正在快速增长,只是目前被庞大的已知知识(“地基”)所掩盖,尚未全面显现。

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

830 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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