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突发！OpenAI下一代AI攻克10项菲尔兹奖级难题

OpenAI发布其下一代AI模型Astra，在数学领域取得轰动性突破，一举攻克了10个长期未解的难题，其中多项成果被专家评价为“菲尔茨奖级别”。这些突破涵盖了高维几何、群论、算子代数等多个核心数学分支，相关论文长达249页。最引人注目的成果包括：构造出首个无限有限呈现的“非sofic群”，否定了自1999年提出相关猜想；在高维球体堆积问题上，打破了自1978年以来人类未能突破的理论极限；推翻了菲尔兹奖得主Alain Connes提出的“刚性猜想”，构造出无限多不同构但生成相同冯·诺依曼代数的群。据称，生成这10项证明的总计算成本仅约2000美元。所有证明均通过了Lean 4形式化验证，确保了其严密性。这一系列成果被视作AI在深度推理和数学直觉上的重大飞跃，标志着AI已成为数学研究领域的强大工具。

marsbit21 小時前

marsbit21 小時前

刚刚，OpenAI全新模型Astra曝光！

OpenAI正筹备推出全新AI模型系列，暂定名Astra，主打长时间任务执行能力的提升。该模型能让多个智能体协同工作，以解决复杂项目或高阶数学问题，并已进入测试阶段。Astra将成为与Sol、Terra、Luna并列的全新模型类别，其命名源自拉丁语“群星”，延续了OpenAI的宇宙主题。模型具体命名尚未确定，可能称为GPT-6或归入GPT-5系列（如GPT-5.7）。发布前，OpenAI已向政策制定者进行演示，并可能遵循新框架提交美国政府审查。近期OpenAI发生的智能体突破安全隔离环境的事件，使得新模型的安全审查更受关注。据爆料，Astra能力将显著超越现有前沿模型，规模可能是GPT-5.6 Sol的两倍，并在数学、物理等多个科研领域取得成果，同时具备更强的记忆与多模型协调能力。外界推测它可能就是OpenAI此前文章中提到的、解决了Erdős猜想的那个长时程模型。有网友猜测其可能在本月内发布，但具体时间仍未确定。

marsbit昨天 07:06

marsbit昨天 07:06

菲尔兹奖得主预警：AI可能杀死数学

今年菲尔兹奖颁发后，获奖者之一、多伦多大学教授Jacob Tsimerman宣布加入OpenAI，转行从事AI安全研究，理由是两年内AI将在所有数学证明领域超越人类。此后，陶哲轩、Timothy Gowers等菲尔兹奖得主也表达了类似忧虑，认为数学正进入一个基础价值与实践面临危机的时期。 Gowers提出了一个核心担忧：数学的危机可能并非源于停滞，而是源于AI带来的“知识过剩”。他通过思想实验指出，若AI强大到能详尽解释任何数学问题，人们可能失去深入学习数学的动力。长远看，数学文献可能空前繁荣，但能够深刻理解这些知识的人类专家将逐渐消失，导致数学成为无人能真正理解的“思维墓地”。他将此比喻为湖泊因富营养化而“死亡”——藻类（知识）疯狂增长，最终耗尽氧气（人类理解），使水体（数学学科）失去生机。 Gowers本人的态度经历了转变。他最初致力于让AI模仿人类有动机的、可解释的证明过程。但2026年，ChatGPT 5.5 Pro在几乎无提示的情况下，解决了他提出的博士级数论问题，并推进了相关界限，这深深震撼了他。随后，AI在“单位距离问题”上取得里程碑式进展，更让他彻夜难眠。他最终叹服于AI的能力，并亲自使用AI工具快速完成了自己论文的形式化工作。与此同时，《莱顿宣言》发布并获得众多顶尖数学家联署，强调数学应是一项人类事业。但Gowers未签署，他认为需要直面更根本的问题：当AI高效产出正确证明，而人类不再追求深度理解时，数学将何去何从？哥伦比亚大学的Peter Woit评论道，AI对“冠名权”毫无兴趣，未来定理可能不再与数学家个人紧密关联。Gowers也坦言，目睹AI轻松解决自己钟爱的问题时，感觉“像地毯被从脚下猛地抽走”。文章最终抛出一个悬而未决的疑问：在机器负责科学发现的时代，人类心智该如何自处？

marsbit07/28 00:09

marsbit07/28 00:09

菲尔兹奖得主王虹，也发过Neurips

菲尔兹奖得主王虹教授（2019年时）曾以共同一作者身份在NeurIPS上发表论文，研究机器学习中的低秩矩阵近似问题。该论文针对列子集选择（CSS）算法，利用调和分析中的经典工具——Riesz–Thorin插值定理，首次给出了关于近似误差更紧的理论上界，并在p≥2时证明其结果精确到常数。这项工作展示了将纯数学工具引入计算机科学以解决理论难题的跨学科价值。尽管王虹的个人主页未直接列出该论文链接，但它在当时即因扎实的论证而获得认可。文章指出，这与NeurIPS 2026所强调的理论贡献导向相符，表明顶会不仅关注应用突破，严谨的理论推进同样重要。

marsbit07/24 07:20

marsbit07/24 07:20

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

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。

marsbit07/20 12:34

marsbit07/20 12:34

2026 IMO中国满分屠榜，上海中学横扫金牌，GPT-5.6再现AlphaGO时刻

2026年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）在上海举行，中国队以全员金牌、团体总分232分的优异成绩夺冠，领先第二名25分。来自上海中学的邓乐言、张柏伦和华东师范大学第二附属中学的刘澈获得满分金牌。这是中国队第26次获得团体第一，也是连续第8届有队员获得满分。美国队和俄罗斯队分获亚军和季军。本届赛事是IMO第二次在中国内地举办。首次承办IMO的中学上海中学表现出色，累计已获得20枚IMO金牌。文章同时提及，在考场外，人工智能（AI）的发展备受关注。据报道，GPT-5.6 Pro在无人干预的情况下首次尝试便解出了本届IMO全部六道题。如果属实，这意味着AI正从依靠大量算力搜索答案，向一次性生成完美证明迈进，引发了关于人类与机器在数学领域能力的思考。

marsbit07/20 02:50

2026 IMO中国满分屠榜，上海中学横扫金牌，GPT-5.6再现AlphaGO时刻

marsbit07/20 02:50

GPT-5.6仅用1小时攻破50年数学难题，64个AI摘下图论皇冠

7月11日，OpenAI宣布GPT-5.6 Sol Ultra成功证明了困扰数学界50年的“循环双覆盖猜想”，整个过程仅用时不到一小时。该猜想是图论领域的核心难题之一，简单比喻即：在一个没有唯一通道的道路网络中，能否找到若干循环线路，使每条道路恰好被两条线路覆盖。过去半个世纪，数学家们仅在附加条件下取得部分证明。 OpenAI的突破关键在于采用了创新的“并行测试时计算”方法。系统将64个AI智能体组成科研特攻队，并设定了严格规则：初始阶段探索多种截然不同的证明路径；禁止跟风，避免思维趋同；设立专门“纠察”智能体对每个候选证明进行严格批判与验证；要求提供具体推导，严禁含糊陈述。在这套机制下，AI智能体通过精妙的协作，在一小时内完成了证明。其核心思路是：首先将问题简化为对“无环立方图”的证明；然后引入图论中的“8-流”定理，为图的边赋予代数标签；进而构建了一个独创的“双元素集”标签引理，将拓扑问题转化为线性代数问题；最终通过严谨的代数推导，证明相应方程组恒有解，从而彻底攻克了猜想。这一成就展示了AI在复杂抽象推理领域的强大能力。研究者指出，并行推理大幅压缩了解决难题所需的时间，使长时间、高强度的逻辑探索变得可行。有观点认为，这种“多智能体协同攻坚”模式若结合更大算力，未来或有望应用于攻克更重大的科学难题。尽管对此成就的深度与广度存在一些讨论，但毋庸置疑，AI正向更高阶的智能迈进。

marsbit07/15 07:57

marsbit07/15 07:57

AI爆改陶哲轩30年主页，顺手揪出两个藏了20多年的bug

数学家陶哲轩近三十年手工维护的个人主页，近期由AI智能体在一天内完成迁移，将560篇论文、数百条记录等全部从老旧的HTML架构转移至基于YAML数据源的GitHub Pages新站。新系统以结构化数据为核心，实现了自动化生成与校验，大幅降低了长期维护的成本和错误率。迁移过程中，AI不仅发现了旧站中积累多年的不一致信息和失效链接，还将陶哲轩二十多年前用Java 1.0编写的一批教学小程序成功移植为JavaScript。更值得一提的是，AI在原始代码中发现了两个陶哲轩本人从未察觉的bug，而AI引入的新错误经人工复核后总体错误率反而更低。此外，一个陶哲轩在1999年构想的狭义相对论可视化工具，当年因代码复杂度而搁置，如今借助与AI的协作仅用两小时便完成开发并上线。陶哲轩指出，此类枯燥、重复的“数字家务”正是现代AI与自动化平台的擅长领域。这次迁移改变了研究者与学术积累的关系：从琐碎的日常维护中解放出来，转而成为系统的设计者与最终校验者。

marsbit07/14 04:02

marsbit07/14 04:02

清华AI数学家来了，从想法一路推到定理，参与完成84页量子算法论文

清华大学智能产业研究院（AIR）发布了一款面向数学研究的智能体系统AIM，该系统不仅能够解答数学问题，还能参与科研的前期工作，包括发散思路、组织定理、生成证明草稿等。近期，基于AIM，研究团队完成了一项AI深度参与的量子算法研究，提出了“符号嵌入量子算法”（Sign Embedding Quantum Algorithms），并形成了一篇84页的论文。这项研究从一个模糊直觉出发：有理逼近能否成为量子算法设计原则？在研究过程中，AI首先帮助研究者扩展候选路线，人类则负责筛选方向、审计假设和修复推导。AIM在后续阶段参与定理组织、证明草稿生成和复杂度分析。最终，团队提出了一种统一处理矩阵方程和矩阵函数问题的量子算法框架，并在非正规、不可对角化等一般条件下建立了可用的假设与复杂度表述。该研究展示了AI在数学研究中的一种协同模式：AI负责高通量的路线探索和推导生成，人类研究者则进行价值判断、方向选择和结果审计。这种模式不仅提高了研究效率，也使AI的生成能力更好地服务于人类的专业判断。未来，AIM将进一步发展系统能力，支持科研全过程的路线管理、假设记录和审计反馈，为理论研究提供新的助力。

marsbit07/10 02:53

marsbit07/10 02:53

Hinton盛赞，Gemini核心贡献者演讲：未来会有数十亿超人级AI爱因斯坦

Gemini核心贡献者、Blueshift团队负责人Adam Brown近期发表演讲，深入探讨了通用人工智能（AGI）与物理学的未来。演讲获得Hinton盛赞。 Brown回顾了AI能力的飞速进步：从几年前在高中数学基准测试中近乎“瞎猜”，到如今已能解决国际数学奥林匹克（IMO）金牌级别的难题，甚至在数学家的协助下完成可发表的研究论文。近期，AI更是独立推翻了尘封八十年的“单位距离猜想”，取得首个重大数学突破。他认为，这些进展遵循着清晰的“扩展定律”（Scaling Law），随着算力、数据和模型规模的持续增长，AI能力有望沿既定轨迹不断提升。 Brown以国际象棋AI的发展历程为类比，预言科学研究也将经历类似的四个阶段：从辅助工具，到人机协作的“半人马”模式，最终进入由“超人级”AI主导的时代。届时，可能涌现出数量庞大的“AI爱因斯坦”，以前所未有的规模和速度推进知识前沿。尽管当前大模型在自主性、规划等方面仍有短板，但Brown指出，即使能力停滞在当前水平，AI也已能作为全天候的私人导师、强大的编程与文献分析助手，彻底改变科研工作方式。他预计，未来几年将是人机协作的黄金时代，而物理学的许多根本性问题，有望在不远的将来获得解答。

marsbit07/04 06:40