{"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":6,"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 19:36:18","created_at":"2026-07-26T21:28:03+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2081379723834184049","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2081379723834184049/markdown"},{"rank":4,"id":"2055709870951977368","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"以前用来筛选顶尖数学家的问题，现在刚好落在 AI 的解题射程里。 陶哲轩认定，数学界的研究生教育体系到了必须推翻重写的时…","summary":"以前用来筛选顶尖数学家的问题，现在刚好落在 AI 的解题射程里。 陶哲轩认定，数学界的研究生教育体系到了必须推翻重写的时候。 学术界有一套沿用多年的通关路径。 导师挑一个有难度的题目，学生花几个月死磕。 解出来，发第一篇论文，拿到学术圈入场券。 现在这条护城河被端了。 研究生拿来…","body":"以前用来筛选顶尖数学家的问题，现在刚好落在 AI 的解题射程里。\n陶哲轩认定，数学界的研究生教育体系到了必须推翻重写的时候。\n学术界有一套沿用多年的通关路径。\n导师挑一个有难度的题目，学生花几个月死磕。\n解出来，发第一篇论文，拿到学术圈入场券。\n\n现在这条护城河被端了。\n研究生拿来练手的题目，和 AI 现阶段能搞定的问题出现了巨大的重合。\n整个系统却依然极度看重这些初始论文的发表。\n当算法能轻易平替推导过程时，旧的选拔标准直接散架。\n\n陶哲轩给出的策略彻底回归原始。\n导师继续发那些 AI 几秒钟就能解决的题目。\n唯一的规矩是，学生必须切断所有辅助工具，用人脑硬碰硬地走完全程。\n解题的目的从产出前沿论文，变成了单纯的思维举重。\n\n这场文化转向的边界还很模糊。\n但在绝对的算力面前，靠解题发论文的通关路线已经走到尽头。\n强迫人脑去吃推导的苦，成了新体系下唯一的训练出路。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-16 19:19:47","created_at":"2026-05-16T21:18:37.092801","url":"https://mubeitech.com/p/2055709870951977368","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2055709870951977368/markdown"},{"rank":5,"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":6,"id":"2069873341901713676","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题： 只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到…","summary":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题： 只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到的数据，看它能不能独立推导出《相对论》。 Demis 认为，今天所有的文本大模型，一个也通不过。 这才是测验 AI 智商的真正标准。 现在的 AI 每天写方案、…","body":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题：\n只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到的数据，看它能不能独立推导出《相对论》。\n\nDemis 认为，今天所有的文本大模型，一个也通不过。\n\n这才是测验 AI 智商的真正标准。\n\n现在的 AI 每天写方案、写代码，看似无所不能，其实只是在做“外推”。\n它只是把人类已经探明的事实，用更顺滑的逻辑和文字拟合出来。\n\n真正的创造力是什么？\n是面对未知的物理世界，提出一个前所未有的新假说。\n\n爱因斯坦当年是怎么干的？\n他在瑞士专利局当职员的时候，天天摸鱼做白日梦。\n他闭上眼睛，在脑子里做“思想实验”：\n如果我坐在一列火车上，以光速旅行，世界会变成什么样？\n他是动用了视觉想象力，去和真实的物理世界碰撞。\n最后，才是用数学把这个直觉证明出来。\n\n这就是今天文本模型的死穴。\n文字和逻辑，只是“比特世界”的东西。\n哪怕 AI 读完了人类历史上所有的书，把所有的交叉连接都找出来，它也依然在比特里打转。\n\n要想真正通关爱因斯坦测试， AI 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"}]}