大模型独自解开了十个十年未解的数学难题

OpenAI 把十个至少十年没有突破的数学问题交给了内部版本的 Astra——它下一个主要模型的内部版。Astra 给出了解法。按 GPT-5.6 Sol 的 token 价格算，每个问题花不到 2000 美元。OpenAI 没说在多少个问题上付了 2000 美元却无解。

同样的能力也出现在隔壁领域。Anthropic 用 Claude 的 Mythos Preview 发现了密码学弱点，token 花了 10 万美元。提示词里写着：“我们不是在寻找低垂的果实，我们想要真正的研究来找到真正困难的发现。”

OpenAI 给结果留了可核验的记录。GitHub 上有 openai/ten-proofs 仓库，解法用 Lean 4 做了形式化证明。Lean 4 是一套数学逻辑语言，让计算机能逐步检查证明。官方还发了一篇描述解法的论文，另附一份模型生成的 PDF。模型在 PDF 里根据未公开的推理轨迹，“重建证明是怎么形成的”。写这篇博客的作者认可这个透明度，但最想看的还是 OpenAI 实际用的提示词。

网上不少数学家正在经历一种集体的“深蓝时刻”，就像当年深蓝在棋盘上战胜世界冠军那样。数学家 Kirwin Hampshire 上周发了一篇文章，标题是《数学的暗夜》。他说，此前一些没那么重要的结果，已经带来“深刻的精神危机”。

陶哲轩态度不一样。他在 IEEE Spectrum 六月刊提出“大数学”：不轻视 AI，也不怕它。他把 AI 看作数学学科根本性转变的催化剂。他设想的是大规模、去中心化的人机协作：数学任务被切碎，人类拿有创造性的部分，AI 干技术苦力。

数学研究正在从人类独立解题，变成人和机器一起解题。数学发现也不再只是人类智慧的产物。