{"source":{"id":"2097463762429120902","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…","url":"https://mubeitech.com/p/2097463762429120902"},"method":"semantic-similarity","count":4,"items":[{"rank":1,"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":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 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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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