又上新闻!OpenAI 称推翻困扰数学界近 80 年的「平面单位距离猜想」

很多人看到标题的第一反应是"OpenAI又在吹牛了吧"。

毕竟就在七个月前,OpenAI前副总裁Kevin Weil刚在X上高调宣称GPT-5找到了10个未解决的Erdős问题的答案,结果被Thomas Bloom(维护erdosproblems.com的数学家)当场打脸。

说这是"戏剧性的歪曲",因为AI只是找到了已有文献中别人的解答,问题本身早就被解决了

Google DeepMind的Hassabis直接说"embarrassing",Yann LeCun更是毫不留情地嘲讽,Weil灰溜溜删了帖。

所以这次OpenAI宣布的时候,数学圈和AI圈的第一反应都是「你他丫的又骗我?」

上次翻车的核心问题是没有独立验证就急着宣传。

这次OpenAI学乖了,在公布之前,找了一整个全明星阵容的数学家团队进行了详细审查:Noga Alon、Thomas Bloom、Tim Gowers(菲尔兹奖得主)、Daniel Litt、Will Sawin、Arul Shankar、Jacob Tsimerman、Victor Wang、Melanie Wood。

这些人联合写了一篇companion paper(评述论文),逐步解释和验证了AI的证明。

Tim Gowers的原话大意是:如果这篇论文是人类写的,提交给《数学年鉴》(Annals of Mathematics,数学界最顶级期刊),他会毫不犹豫地推荐录用。

而上次打脸OpenAI最狠的Thomas Bloom,这次也是验证团队的成员之一。

当他站出来背书的时候,可信度就完全不一样了。

论文也已经挂上了arXiv,全球数学界都可以审阅。

arxiv.org/abs/2605.20...

如果AI只是通过暴力穷举找了几个特例,数学家们可能会说"有意思但没那么惊人"。

真正让整个学术界震动的,是这个证明展现出的跨领域创造力。

先简单说下这个问题是什么:在平面上放n个点,最多能有多少对点之间的距离恰好是1?

Erdős在1946年提出这个问题,之后的近80年里,数学界普遍认为最优的排列方式大致就是方格点阵,单位距离对数的增长不会超过n^(1+o(1)),也就是比线性快不了多少。

OpenAI的模型找到了一个全新的点集构造族,证明存在常数δ>0,使得单位距离对数可以达到n^(1+δ),直接打破了Erdős猜想的上界。

反正我是看不懂,然后就让AI解释了一下。

大概是这样的------

这是一个离散几何问题,按常理应该用几何或组合数学的工具来解。

但AI在推理过程中,从一个完全不同的数学分支------代数数论。 它用了代数数域的构造、无限类域塔(infinite class field towers)、Golod-Shafarevich定理......

这些东西在数论里是经典工具,但在离散几何领域基本没人想到会跟单位距离问题扯上关系。


目前大家有几个观点。

一、这是反驳猜想,不是证明猜想。

Thomas Bloom在companion paper中坦言:这是一个非常漂亮、高度非平凡的推广,但它并没有引入什么全新的几何工具或结构性定理。如果是正面证明猜想的那种成果,那才是"truly incredible"。

二、AI做数学的"审核问题"才刚刚开始。

南京大学的孙智伟教授总结:以后AI会产生很多证明,其中很大一部分可能是错的。人类如何审核、如何进行形式化验证,将是困难且重要的事。

难道数学家也要成为变成代码审核员了(瞎说的)。

最后的最后,强烈安利大家去使用ChatGPT或者是Claude。付费的,免费的还不如去使用豆包(意思是豆包比免费的GPT好用)。

国内订阅方式主要有苹果礼品卡、Google Play和WildAI三种,

完毕!

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