四川
數學界這個月徹底瘋了！前腳OpenAI剛把Erd?s80年的單位距離猜想推翻，數學家們的驚呼聲還沒落地，Google DeepMind就甩出了王炸——全新AI數學智能體AlphaProof Nexus，一出手就干掉9道懸而未決幾十年的Erd?s開放難題，最老的那道足足卡了56年！更狠的是，每道題的算力成本才幾百美元，而且所有證明都被Lean編譯器死死驗證過，半點兒幻覺都沒有！網友直接喊：數學奇點的火花，真的點燃了！
你可能還記得2024年那個拿了IMO銀牌的初代AlphaProof，但這次的Nexus完全是“超級進化版”。把大語言模型（Gemini3.1Pro）、初代AlphaProof的強化學習樹搜索，還有進化算法三者捏到一起，直接瞄準人類數學家啃不動的研究級難題。
它的架構分四層：AgentA是基礎版，多個子智能體和Gemini對話修改Lean代碼，編譯器實時反饋錯誤，子智能體迭代修正；AgentB加了AlphaProof當工具，卡殼時調用樹搜索攻克局部難點；AgentC引入進化算法，子智能體共享“草稿庫”，LLM用Elo評分系統給草稿打分，高分的優先變異進化；AgentD是終極版，三者協同作戰，就是它掃平了9道Erd?s題。
整個流程像個永動機：AI提出證明草稿→Lean編譯器驗證→失敗就反饋錯誤→AI修正→再驗證，直到通過或算力用完。沒有任何人類數學家介入，全靠AI自己搞定！
DeepMind用AgentD跑了353道形式化的Erd?s題，每道最多3000輪迭代，結果9道被拿下。其中最重磅的是Erd?s#12（1970年提出），56年懸案！多位數學家搞了半輩子都沒完整構造，AI卻用中國剩余定理和三項等差數列回避集，搭了一堆“精心設計的區塊”就同時滿足了密度條件和整除約束。
還有Erd?s#125（1996年提出）：三進制下只用0和1的整數集A，加四進制下只用0和1的整數集B，它們的和集A+B下密度是不是正的？AI證明答案是否定的，下密度為零！核心是歸納稀疏化論證，利用log4/log3是無理數的性質，讓密度以0.99的比率逐步衰減到零。
成本更驚喜：最便宜的152也才200-400美元?，F在所有Lean證明代碼都開源在GitHub上，隨便看！
最讓人跌破眼鏡的不是AgentD有多強，而是最樸素的AgentA（只有LLM子智能體+編譯器反饋）居然也能解決全部9道題！AgentB加了AlphaProof，表現和A差不多；AgentD只是在最難的題上（比如#125）成本低2-5倍。
DeepMind說，這歸功于兩個因素：一是LLM自身能力的飆升，二是編譯器反饋能錨定LLM的推理方向。也就是說，隨著基礎模型越來越強，復雜的系統工程可能逐漸讓位于簡單的智能體循環。今天需要進化算法+AlphaProof才能高效解決的問題，明天可能一個樸素的LLM+編譯器循環就夠了！不過得用對模型，單獨AlphaProof或小模型（比如Gemini3.0Flash）一道都解不出來。
AlphaProof Nexus可不是只盯著Erd?s題。它還在多個數學分支搞出了大新聞：
2026年5月，AI在數學領域簡直是“三路合圍”：OpenAI用自然語言輸出證明（但要人類專家驗證），DeepMind用形式化驗證（絕對可靠），還有AI輔助人類理解問題。即使智能體沒證明出目標定理，它生成的形式化草稿也能幫專家聚焦未解決的子目標，不用重新驗證整個論證鏈。
現在的圖景很清晰：AI先用自然語言找思路，再用形式化系統固化驗證，人類數學家從“親手推導”變成“提問題、審方向、提煉洞見”。保羅·埃爾德什生前留了1217道難題，懸賞后人，他大概做夢都沒想到，來領賞的會是AI吧？
你覺得AI會徹底改變數學研究嗎？未來數學家會不會變成AI的“問題顧問”？評論區聊聊你的看法，轉發給身邊學數學的朋友，看看他們怎么說！
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
