{"source":{"id":"2068942151808172130","title":"你无法把“运气”写进程序里。 这是我听过对千禧年数学难题“P vs NP”，最干净、最性感的解释。 出自 MIT 的算法…","url":"https://mubeitech.com/p/2068942151808172130"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"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":2,"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":3,"id":"2081379723834184049","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？ 不只是算力。 他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。…","summary":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？ 不只是算力。 他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。 1964年，物理学家理查德·费曼拿起一根粉笔，把这个根本困境讲透了。 他当年没谈AI，但今天大模型想构建“世界模型”的死穴，全在里面。 来，我们试着用大白话，…","body":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？\n不只是算力。\n他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。\n\n1964年，物理学家理查德·费曼拿起一根粉笔，把这个根本困境讲透了。\n他当年没谈AI，但今天大模型想构建“世界模型”的死穴，全在里面。\n\n来，我们试着用大白话，建一个不用复杂数学的引力模型。\n假设宇宙里充满了看不见的微粒，从四面八方撞击地球。\n因为太阳挡在中间，从太阳方向撞过来的微粒变少了。\n地球另一边的微粒，就会把地球往太阳的方向推。\n完美。\n把复杂的引力公式全绕过去了，普通人一秒就能听懂。\n\n但这套模型一跑起来，立刻崩溃。\n为什么？\n因为地球在轨道上飞。\n想象你在大雨里狂奔，是不是迎面砸在脸上的雨水，永远比落后脑勺的雨水多？\n微粒也一样。\n地球往前飞，迎面撞上的微粒就会多于背后的微粒。\n这会产生一个极其强烈的侧向阻力。\n如果这套简单的理论成立，地球早就停转了，根本撑不过它绕着太阳转过的这三四十亿年。\n\n这就是费曼的暴击：任何一套你想出来的模型，都必须能承受所有后果的推演。\n你可以为了好懂把规则简化，但它最后一定会跑出一个虚假的现实。\n\n今天搞大模型仿真的公司，面对的是同一个地狱。\n想让AI理解物理世界？想预测未来？\n大自然有一个极其难伺候的“毛病”：它的法则，只用一种方式给出答案，那就是极其复杂深奥的数学。\n数学不仅仅是一门语言。\n数学是语言加上逻辑，是人类唯一能把大自然的无数种表象缝合在一起，推演一万步还不穿帮的工具。\n\n想用单纯的自然语言或是简单的经验法则去重构世界？\n大自然连商量的余地都不会给。\n\n这才是今天AI大逃杀的底色。\n巨头们砸下几百亿，不单是在买显卡。\n他们是在替机器补交那笔最昂贵、也最不可能绕开的数学翻译费。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2081554689540145377","translated_status_id":"2081554689540145377","published_at":"2026-07-26 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方法”完成了一次重磅升级。\n他们没有彻底解决所有的网络难题，那不现实，但他们把这个武器的威力又往前推了一大步。\n\n这次升级最迷人的地方在于，它没有解开某个具体公式，却更新了我们看世界的方法。\n面对这个越来越复杂的现代世界，从互联网、社交网络到人工智能的神经网络，一味追求精确只会陷入死胡同。\n聪明的做法是：先承认系统太乱。\n然后，用随机性，从极致的混乱中抓出那个决定性的结构。\n\n最顶级的智慧，往往就是在承认无序的同时，找到秩序。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2071154038138118412","translated_status_id":"2071154038138118412","published_at":"2026-06-28 07:58:26","created_at":"2026-06-28T09:55:50+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/16074943","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/16074943/markdown"},{"rank":5,"id":"2081538711133487511","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"有个难题挂了358年，逼疯了无数聪明人。 提出它的人是个法国律师，叫费马。 1637年，他在书页空白处随手写了一句话。…","summary":"有个难题挂了358年，逼疯了无数聪明人。 提出它的人是个法国律师，叫费马。 1637年，他在书页空白处随手写了一句话。 他说自己发现了一种极其美妙的证法，可惜书页空白太小，写不下。 就这一句话，成了全人类三个多世纪的梦魇。 谁来填这个坑？ 1986年，普林斯顿大学的数学教授安德鲁…","body":"有个难题挂了358年，逼疯了无数聪明人。\n提出它的人是个法国律师，叫费马。\n1637年，他在书页空白处随手写了一句话。\n他说自己发现了一种极其美妙的证法，可惜书页空白太小，写不下。\n就这一句话，成了全人类三个多世纪的梦魇。\n\n谁来填这个坑？\n1986年，普林斯顿大学的数学教授安德鲁·怀尔斯决定接下这单。\n但他做了一个在这个圈子里极其反常的决定：绝对保密。\n为什么？\n因为这题名气太大了。\n只要走漏一点风声，就会招来无数的看客和看热闹的人。\n那些喧嚣、噪音和无休止的追问，会直接毁掉解决这个问题所需的极端专注。\n有些工作，不能靠热闹推进，只能靠一个人死死地守住。\n\n整整七年，他把自己关在阁楼里。\n除了一起生活的妻子，全世界没人知道他在干嘛。\n为了不引人怀疑，他在学校开了一门名字极其枯燥的课。\n他把自己的推导过程拆碎了、伪装好，藏在讲义里。\n连每天一起喝咖啡的同事都没察觉，甚至有人私下嘀咕他是不是江郎才尽了。\n\n但这也不是一个完全孤立无援的天才神话。\n这七年里，他站在了无数同行的肩膀上，把大半个20世纪的顶尖数学成果生生拼接到了一起。\n在1993年第一次公布却发现致命漏洞后，他几近崩溃。\n最后关头，他找来从前的学生一起闭关，死磕了整整一年查漏补缺。\n\n1994年9月的一个星期一早晨。\n他坐在书桌前，盯着纸面看了20分钟。\n那一刻，困扰人类358年的魔咒终于终结了。\n\n费马当年那个“绝妙的证明”到底是什么？\n没人知道。\n因为怀尔斯最终交出的答卷，足足有200页。\n那点空白，确实写不下。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2081628134063903182","translated_status_id":"2081628134063903182","published_at":"2026-07-27 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必须接触、理解原子世界。\n它需要提出假说，自己设计实验、甚至动手做实验，去和真实的物理定律肉搏。\n\n所以，别再被那些精美的套话 and 缝合的 PPT 唬住了。\n真正的科学发现，从来不是靠拼凑已知答案。\n等哪天 AI 也能在没有答案的迷雾里，像个专利局职员一样，闭上眼去追一束光。\n人类才算真正迎来了新神。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2069874931723067536","translated_status_id":"2069874931723067536","published_at":"2026-06-24 20:06:37","created_at":"2026-06-24T22:00:35+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2069873341901713676","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2069873341901713676/markdown"}]}