[谷歌] 震驚,谷歌AI壹夜連破9道世紀難題
代數幾何15年懸案、凸優化新界壹並搞定除了Erdős問題，AlphaProof Nexus還在多個數學分支中取得了實質性突破：
OEIS猜想：系統自動形式化了492個開放猜想，證明了其中44個。為防止形式化錯誤，系統要求先證明“測試引理”——驗證序列前幾項與形式化定義壹致——才能嘗試目標猜想。
代數幾何：解決了壹個懸置約15年的開放問題——證明了余維數3、類型2的純O-序列的對數凹性。這個問題此前被認為是該領域最後壹個主要未解情況。
凸優化：解決了壹個關於錨定梯度下降-上升算法（Anchored GDA）精確收斂速率的開放問題。更妙的是，AI不僅驗證了壹個固定算法，還在證明過程中自主搜索並發現了壹個新的學習率調度參數，從而實現了更強的保證。
圖論：證明了Graffiti系統在1996年提出的壹個關於生成樹葉子數與局部獨立集的猜想，形成了壹個有趣的閉環——AI證明了另壹個AI提出的猜想。
加法組合學：幫助解決了Ben Green著名開放問題列表中的第57題。
量子光學：與Mario Krenn合作，解決了多個關於單色量子圖的猜想，對應高維GHZ量子態的構造。
叁路合圍，數學前沿全面失守2026年5月，AI在數學領域的造詣，幾乎同時達到了研究級水平。
OpenAI走的是自然語言路線。
通用推理模型直接輸出證明，推翻了Erdős 80年單位距離猜想。證明極其精妙，但驗證它需要人類頂級專家逐行審查。
菲爾茲獎得主Gowers把未解問題扔給GPT-5.5 Pro，兩小時拿到博士論文級成果，全程數學貢獻為零。
DeepMind走的是形式化驗證路線。
AlphaProof Nexus讓AI用Lean語言寫證明代碼，編譯器自動檢查每壹步推理。任何壹步出現邏輯斷裂，編譯器直接報錯，證明被拒絕。
自然語言路線靈活，但可能有幻覺。形式化路線可靠，但目前局限於Lean數學庫成熟的領域。
而DeepMind的數學家合作者發現了壹個意料之外的收獲——
即使智能體無法證明目標定理，它生成的證明嘗試也加深了他們對問題的理解。因為草稿是形式化的，專家可以直接聚焦於未解決的子目標，而不需要重新驗證整個論證鏈。
換句話說，AI不只是在解題，它正在改變數學家思考問題的方式。
如今，未來的圖景已經浮現：
AI先用自然語言探索證明思路，再用形式化系統逐步固化和驗證。
人類數學家的角色，則從“親手推導”轉向“提出問題、審查方向、提煉洞見”。
有人說，我們正目睹數學奇點的早期火花。
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凸優化：解決了壹個關於錨定梯度下降-上升算法（Anchored GDA）精確收斂速率的開放問題。更妙的是，AI不僅驗證了壹個固定算法，還在證明過程中自主搜索並發現了壹個新的學習率調度參數，從而實現了更強的保證。
圖論：證明了Graffiti系統在1996年提出的壹個關於生成樹葉子數與局部獨立集的猜想，形成了壹個有趣的閉環——AI證明了另壹個AI提出的猜想。
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即使智能體無法證明目標定理，它生成的證明嘗試也加深了他們對問題的理解。因為草稿是形式化的，專家可以直接聚焦於未解決的子目標，而不需要重新驗證整個論證鏈。
換句話說，AI不只是在解題，它正在改變數學家思考問題的方式。
如今，未來的圖景已經浮現：
AI先用自然語言探索證明思路，再用形式化系統逐步固化和驗證。
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