{"source":{"id":"2038269993394356589","title":"86岁的计算机算法泰斗高德纳刚刚填平了他自己挖的坑。 复杂的哈密顿分解问题终于迎来了全解。 破局者是两个互相交接工作的A…","url":"https://mubeitech.com/p/2038269993394356589"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"rp_c4c78e1d0f4c83df","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"1300 万行代码，29511 个定理，只为了验证 30 年前一个早就被人类承认的数学结论。 很多人以为这是 AI 又在…","summary":"1300 万行代码，29511 个定理，只为了验证 30 年前一个早就被人类承认的数学结论。 很多人以为这是 AI 又在抢数学家的饭碗。 全看反了。 AI 没有提出任何新公式，也没有发现任何新定理。 它干的，是一场对人类知识库的终极验资。 1995 年，安德鲁·怀尔斯（Andre…","body":"1300 万行代码，29511 个定理，只为了验证 30 年前一个早就被人类承认的数学结论。\n很多人以为这是 AI 又在抢数学家的饭碗。\n全看反了。\nAI 没有提出任何新公式，也没有发现任何新定理。\n它干的，是一场对人类知识库的终极验资。\n1995 年，安德鲁·怀尔斯（Andrew Wiles）发表了费马大定理的完整证明。\n130 页的天书，浓缩了数论三百年来的顶峰。\n当年全世界能彻底读懂那份手稿的学者，一只手就能数得过来。\n为了挑出里面的漏洞，数学界最顶尖的同行评议团队关门审了几个月。\n后来甚至真发现了一个致命断点，怀尔斯又拉上理查·泰勒（Richard Taylor）闭关整整一年才打上补丁。\n这暴露了现代科学体系里一个没人愿意承认的隐形危机：\n当人类最前沿的知识变得越来越庞大、逻辑链条越来越漫长，我们凭什么确定那些所谓的权威证明里，没有藏着下一个谁也没发现的断裂点？\n这台长期卡死科学前沿的冰冷机器，叫作形式化编译。\n人类数学论文是用自然语言写的。\n字里行间写满了「显而易见」、「同理可得」、「读者自证不难」。\n这种交流靠的是同行之间的智力直觉和信任。\n但计算机不讲信任。\n在 Lean 4 这类交互式定理证明器里，没有模糊空间。\n每一个数学定义，都必须从最底层的 3 个基本公理出发，一步一步推导。\n中间只要漏掉一个逻辑断点，整个程序直接报错。\n把人类顶尖论文逐字逐句翻译成这种防弹代码的过程，就是形式化编译。\n帝国理工学院的数学教授凯文·巴扎德（Kevin Buzzard）此前领衔了费马大定理的人类形式化工程。\n那是全球几十位顶尖数学家组成的协作团队。\n他们的预期时间表，是手工啃上五到十年。\n因为要把 1995 年达蒙-戴蒙德-泰勒（Darmon–Diamond–Taylor）的那套论述体系全部拆碎、转译成代码，是一场极其耗费心智、容错率为零的高精度苦工。\n人脑的验证带宽，在这里被推到了物理极限。\n哥伦比亚大学彭天翼团队开发了 Prove2Me 协作框架，让多个 Claude 智能体共享一个有向无环图，把整个证明任务拆解成数万个逻辑节点并发推进。\n11 天。\n1300 万行 Lean 4 代码。\n29511 个中间引理。\n最终通过了独立的 Rust 内核验证器 nanoda 检验，没有留下一处未经证明的空缺。\n荷兰数学家维迪克（Freek Wiedijk）在二十多年前列出的百大数学定理形式化清单，在这一刻被画上了最后一个勾。\n这件事情的分水岭，不是 AI 拥有了人类的数学灵感。\n是科学知识的信任机制，第一次拥有了工业级的自动化验资机。\n过去几百年，人类积累知识靠的是同行评议与权威背书。\n论文发在顶级期刊，几位审稿人点头，整座学术大厦就建在这份共识之上。\n但当现代科学的深度远远超出人类肉眼的核查速度，信任就变成了最昂贵的风险。\n当形式化编译被这套系统跑通，数学、密码学、芯片架构与底层软件的逻辑链条，第一次可以在几天内完成全量穷尽式的硬核校验。\n这场突破的核心价值，不在于机器替人省下了多少算力。\n在于它把那道横亘在人类文明头顶几十年的信任成本，一次性压到了零。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2096563933872071032","translated_status_id":"2096563933872071032","published_at":"2026-09-06 13:05:36","created_at":"2026-09-06T13:05:36.898971","url":"https://mubeitech.com/p/rp_c4c78e1d0f4c83df","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/rp_c4c78e1d0f4c83df/markdown"},{"rank":2,"id":"16740225","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"过去37年，人类顶尖数学家把这个进度条往前推了多少？ 0.8个百分点。 这一次，Claude一口气飙了25.6个百分点。…","summary":"过去37年，人类顶尖数学家把这个进度条往前推了多少？ 0.8个百分点。 这一次，Claude一口气飙了25.6个百分点。 算的是什么？ 黎曼猜想。 准确说，这绝不是证明了黎曼猜想。 而是证明“临界线”上非平凡零点的已知比例。 人类在这个问题上卡了几十年，之前的极限停在41.7%。…","body":"过去37年，人类顶尖数学家把这个进度条往前推了多少？\n0.8个百分点。\n这一次，Claude一口气飙了25.6个百分点。\n\n算的是什么？\n黎曼猜想。\n准确说，这绝不是证明了黎曼猜想。\n而是证明“临界线”上非平凡零点的已知比例。\n人类在这个问题上卡了几十年，之前的极限停在41.7%。\n现在，AI直接把比例拉到了67.25%，跨过了三分之二大关。\n\n这是自2013年张益唐证明有界素数间距以来，解析数论界最大的地震。\n\nClaude是怎么做到的？\n它不是算力大飞砖，而是完全换了一条路。\n从1974年到2020年，数学界一直在死磕同一种旧方法。\n46年里像挤牙膏一样抠出了6.9%的增量，然后彻底摸到了天花板。\nClaude拿出了第二种方法。\n它用线性代数替换了1973年一个论证里的假设条件，硬是把一个有条件结论变成了无条件定理。\n这套证明，已经通过了Lean 4系统的机器严格验证。\n\n但这不代表黎曼猜想被终结。\n这套新方法自带物理极限，最高只能推到68%左右。\n想啃下最后三分之一的硬骨头，还要等第三个颠覆性的新点子。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2087074866235142417","translated_status_id":"2087074866235142417","published_at":"2026-08-11 05:21:16","created_at":"2026-08-11T07:09:34+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/16740225","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/16740225/markdown"},{"rank":3,"id":"wb_032854f08fe25b60","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Claude Code 的黑客马拉松结果出来了。 前五名里，居然只有一个是正牌程序员。 另外四个是谁？ 一个律师、一个心…","summary":"Claude Code 的黑客马拉松结果出来了。 前五名里，居然只有一个是正牌程序员。 另外四个是谁？ 一个律师、一个心脏病专家、一个道路工程专家，还有一个音乐家。 听起来像个笑话的开头，但它是真的。 那些天天熬夜、掉了无数头发的专业程序员，在写代码的比赛里，被一群“外行”给降维…","body":"Claude Code 的黑客马拉松结果出来了。\n前五名里，居然只有一个是正牌程序员。\n\n另外四个是谁？\n一个律师、一个心脏病专家、一个道路工程专家，还有一个音乐家。\n\n听起来像个笑话的开头，但它是真的。\n那些天天熬夜、掉了无数头发的专业程序员，在写代码的比赛里，被一群“外行”给降维打击了。\n\n为什么会这样？\n因为当 Claude Code 这种 AI 工具把写代码的门槛直接干到零之后，游戏规则变了。\n\n过去，你有商业想法没用，你得把想法“翻译”成机器能听懂的 Java、Python 或者是 C++。\n程序员就是这个“翻译官”，他们拿高薪，是因为这个翻译门槛极高，需要成百上千小时的训练。\n\n现在呢？\nAI 成了最顶级的同声传译。\n你只要用大白话把逻辑说清楚，AI 就能在几秒钟内，把完美的、可以直接运行的代码拍在你脸上。\n\n这时候，比赛拼的是“写什么代码”，不再是“怎么写代码”。\n也就是：Domain Knowledge（行业深耕知识）。\n\n心脏病医生最清楚手术室里的痛点在哪，哪个数据流程最折磨人；\n律师最明白那几万页的诉讼文件中，哪个逻辑漏洞最致命；\n道路专家闭着眼睛都知道，城市交通规划最容易堵在哪个节点。\n\n他们不需要懂怎么写循环语句。\n他们只需要把这辈子积累的行业痛点，清清楚楚地讲给 AI 听。\nAI 负责当牛马，他们负责当大脑。\n\n以前是：一个懂技术的人，去勉强理解业务。\n现在变成了：一个极懂业务的人，直接用 AI 降维支配技术。\n\n这是程序员的危机，也是时代的转折点：技能正在贬值，真正的“痛点洞察力”和“行业深度”正在迎来史诗级溢价。\n\n工具被彻底民主化之后，拼到最后，拼的只有一件事：\n你对这个真实世界的理解，到底有多深。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2065209947357372668","translated_status_id":"2065209947357372668","published_at":"2026-06-11 22:34:55","created_at":"2026-06-12T00:34:29.566267","url":"https://mubeitech.com/p/wb_032854f08fe25b60","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/wb_032854f08fe25b60/markdown"},{"rank":4,"id":"2097287342402711800","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"数学界最顶级的未解难题，突然传出被 AI 攻克了。 一位数学教授，花了一整年死磕纳维-斯托克斯方程。 这是世界著名的千禧…","summary":"数学界最顶级的未解难题，突然传出被 AI 攻克了。 一位数学教授，花了一整年死磕纳维-斯托克斯方程。 这是世界著名的千禧年数学难题。 整整一年，他把研究的所有草稿和推导，全部放进了 OpenAI 的 Codex。 每一行计算、每一个核心思路，后台日志全在 OpenAI 手里。 然…","body":"数学界最顶级的未解难题，突然传出被 AI 攻克了。\n\n一位数学教授，花了一整年死磕纳维-斯托克斯方程。\n这是世界著名的千禧年数学难题。\n整整一年，他把研究的所有草稿和推导，全部放进了 OpenAI 的 Codex。\n每一行计算、每一个核心思路，后台日志全在 OpenAI 手里。\n\n然后，怪事发生了。\n圈内突然开始疯传：AI 已经把这个难题解出来了。\n\n教授看到消息当场懵了。\n他立刻发邮件质问 OpenAI：这到底是怎么回事？\n\n邮件发过去不久，OpenAI 的电话直接打了过来。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2097296518176731607","translated_status_id":"2097296518176731607","published_at":"2026-09-08 11:44:44","created_at":"2026-09-08T13:34:02+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2097287342402711800","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2097287342402711800/markdown"},{"rank":5,"id":"2097463762429120902","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"AI能靠堆算力解开千禧年数学难题吗？ 当世顶尖数学家陶哲轩说：能。 但他紧接着补了一句：我毫无兴趣。 最近，数学界在热议…","summary":"AI能靠堆算力解开千禧年数学难题吗？ 当世顶尖数学家陶哲轩说：能。 但他紧接着补了一句：我毫无兴趣。 最近，数学界在热议一项流体力学的重要突破。 一篇光是简化后就长达 76 页的论文，试图向千禧年难题\"纳维-斯托克斯方程\"发起冲击。 很多人都在问：能不能把这套方法直接交给 AI…","body":"AI能靠堆算力解开千禧年数学难题吗？\n当世顶尖数学家陶哲轩说：能。\n但他紧接着补了一句：我毫无兴趣。\n\n最近，数学界在热议一项流体力学的重要突破。\n一篇光是简化后就长达 76 页的论文，试图向千禧年难题\"纳维-斯托克斯方程\"发起冲击。\n很多人都在问：能不能把这套方法直接交给 AI 和超级算力，暴力通关？\n陶哲轩公开给出了定调。\n\n他说得很坦诚：原则上完全没有障碍。\n只要砸进去海量的算力和 AI 辅助，硬把最终的证明砸出来，他一点都不会意外。\n但他明确表示，自己对这种暴力推进毫无兴趣。\n\n为什么没兴趣？\n因为算力再大，也只是在填补繁琐的技术细节。\nAI 确实能帮你扫清无数工程障碍，把长达几十上百页的复杂推导硬生生补齐。\n但那只是力气活。\n\n陶哲轩说得很清楚：他真正在意的，是彻底吃透这套方法，提炼出背后核心的数学新思想与结构洞见。\n至于靠海量算力和 AI 硬砸出来的证明？\n他 ：自己对这种操作毫无兴趣。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2097476265741586909","translated_status_id":"2097476265741586909","published_at":"2026-09-08 23:18:25","created_at":"2026-09-09T01:15:04+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2097463762429120902","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2097463762429120902/markdown"},{"rank":6,"id":"2038666714251169903","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"顶级安全黑客向一个大模型认输了。 Nicolas Carlini。 谷歌学术引用量超过 6.7 万的顶级研究员。 他亲口…","summary":"顶级安全黑客向一个大模型认输了。 Nicolas Carlini。 谷歌学术引用量超过 6.7 万的顶级研究员。 他亲口承认，Claude 找代码漏洞的能力比他自己还要强。 看看机器的战绩。 去挖智能合约的漏洞，直接进账 370 万美元。 在拥有 5 万标星的知名开源项目 Gho…","body":"顶级安全黑客向一个大模型认输了。\n\nNicolas Carlini。\n谷歌学术引用量超过 6.7 万的顶级研究员。\n他亲口承认，Claude 找代码漏洞的能力比他自己还要强。\n\n看看机器的战绩。\n去挖智能合约的漏洞，直接进账 370 万美元。\n在拥有 5 万标星的知名开源项目 Ghost 里，它轻易就抠出了致命破绽。\n\n这要怎么防？\nCarlini 甚至不敢把手里的漏洞报告交出去。\n他在 Linux 内核里用 AI 跑出了几百个系统崩溃案例。\n漏洞的产出速度完全碾压了人类的验证速度。\n如果一口气全发给开源社区，开发者只会当成恶意灌水的垃圾信息。\n\n以前，这种级别的深层漏洞全世界只有一两个天才才能摸到门道。\n现在，大模型把它变成了无人值守的流水线。\n\nCarlini 警告防守方的时间只剩几个月。\n很快，手里握着成百上千个致命漏洞的，绝不仅是大厂研究员。\n任何一个心怀恶意的普通人，都能随意调用这种恐怖的破坏力。\n\n人工修补的速度已经永远追不上机器挖掘的自动化。\n\n摧毁一座数字城池的成本，马上就会变成几美分的电费。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-04-01 09:55:38","created_at":"2026-04-01T11:51:02.462532","url":"https://mubeitech.com/p/2038666714251169903","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2038666714251169903/markdown"}]}