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722份数学手稿,OpenAI藏了10个值得看懂的细节
发布时间:2026年8月28日 作者:九游编辑部 来源:九游体育官网
一个符号错误,牵动了三份证明的撤回。
10月7日,OpenAI在GitHub上公开了一批由内部模型产出的数学成果。初始目录包含722份手稿,归类为372个结果家族。根据10月8日核对的目录,在列手稿变为719份,家族数量仍为372。
被移除的这3份手稿,已经撤回。
其中,一份标注日期为9月18日、探讨Weil类代数性的几何手稿,在撤回说明中指出:“The proof contains a sign error”。这意味着“证明中存在符号错误”。
这份证明需要将几何交点的正负计数归零,才能调用后续定理。原本设想通过某种操作增加正数,实际操作却增加了负数。以简化数值为例:本意是“−2+2=0”,结果做成了“−2−2=−4”。由于定理的使用条件未能满足,另外两份依赖该构造的手稿也失去了支撑。
这批成果同时获得了高度评价。
10月7日,组合数学家吉尔·卡莱称这次发布是“数学领域的一个惊人里程碑”。他随即提醒,这些证明仍需人类数学家进行核验与消化。
围绕AI数学研究的讨论,也早已展开。
9月,关于Claude临界渗流证明的主张引发了讨论;9月11日,陶哲轩等25位菲尔兹奖得主作为初始署名者发表声明,承认AI数学能力的进步,同时批评企业将解题作为评测竞赛,忽视了理解与知识传承的做法。
一边是可能改变领域的重要成果,一边是已经发生的撤回。这些手稿究竟“突破”了什么?为什么AI能够批量解开这些曾困扰数学天才的难题?
1
AI向数学界呈现了什么
此次,OpenAI一次性公开的数学材料内容相当丰富。
打开GitHub上的公开资料库,可以看到论文PDF和排版源文件,同行能够逐步检查论证过程。部分手稿附有Lean证明材料——这是一种将数学命题和推理转化为严格代码、交由程序检查的方式。值得注意的是,其中包含10份删节推理摘要,展示了部分探索过程,包括未能走通的尝试。
这些手稿也可视为“预印本”,通常是作者先公开研究文本,供他人阅读、讨论和检查。预印本可能包含重要成果,但这并不代表它经过了外部审查。
OpenAI表示,绝大多数结果来自同一流程、同一个内部模型。如果其中的重要主张得到确认,意味着同一套模型能力参与了多个数学领域的研究。
公告还将每项结果平均消耗的算力,折算为相当于ChatGPT Pro思考“大约三小时”。
2
722、719、372:三个数字,三种含义
722和719统计的是手稿数量,372则统计了相关手稿归并而成的组。OpenAI将这些组称为“结果家族”。
仓库说明中使用的表述是“related papers”,即“相关论文”。
可以将一个家族想象成一个研究资料夹。在这个资料夹中,各份手稿各司其职:有的证明主要结论,有的补充关键步骤,有的将结论推广到其他条件。同时,它们各有一份独立手稿,在目录中共享一个家族编号。
也就是说,一篇文章可能包含多个结论,一个资料夹也可能回答不同问题。
3
最大的家族包含14篇,它们之间的关系是什么?
第034族包含14份手稿,是当前最大的家族,属于代数与复几何领域。目录中既有一般论证,也有专门处理四维对象的版本。
要理解相关研究为何会分成多篇,可以观察只有两篇的第088族。这两篇研究的是同一项几何指标,粗略来说,与一个形状在各个方向投射的“影子”有关。
其中一篇研究什么形状能使这项指标最小,另一篇则给出反例,说明原先猜测的最大值并非最大。它们围绕同一指标,却回答不同问题,因此归入同一个家族,并各自写成手稿。
这种成组现象相当普遍。372个家族中,205个家族只有一篇,167个家族包含多篇。多篇家族虽不到总数的一半,却包含514篇,约占当前手稿的71%。
4
跨17个领域,六成家族集中在七组
根据OpenAI目录的领域分类逐项统计,372个家族分布在17个领域。最大的七组共227个家族,约占61%。理论计算机科学40个家族,组合数学37个家族,代数与复几何36个家族,排在前列。
这些领域分别研究什么? 例如,理论计算机科学研究算法需要多少计算量;组合数学主要研究离散对象的排列与计数;代数与复几何则研究由方程定义的形状具有哪些性质。
此次公开的手稿中,理论计算机科学有40个家族、73份手稿,而概率与统计力学有29个家族、105份手稿。 前者的家族数量更多,后者的手稿数量更多。如果仅看论文篇数或按相关成果归组,会得到不同的统计结果。
5
“突破”至少有五种形态
这次OpenAI公布的722份手稿,其“突破”究竟意味着什么?
根据抽读的手稿,可以归纳出五种贡献类型。这并非OpenAI给出的等级划分,一篇论文也可能兼具多种类型。
(1)为未知问题给出答案。 例如,π可以不断被分数逼近。这里研究的问题是:误差相对于分母,能无穷多次下降得多快?新稿声称,衡量这种速度的“无理度”指标等于2。
(2)让结论适用于更多情况。 研究粒子与电磁场时,已有多种结果要求起始状态足够小或具有特殊对称性。新稿主张,在论文规定的模型和其他初态条件下,可以去除这两类限制,仍保证解长期平滑存在。
(3)跨越一条被认为无法突破的界线。 例如,整数越长,乘法所需的计算步骤通常越多。新稿声称,在同一固定机器模型下,步骤数的增长可以比长期猜测的极限更慢。
(4)补上许多结论共同依赖的前提。 例如,不少研究先假设唯一游戏猜想成立,再据此证明某些算法任务难以达到怎样的近似精度。新稿若成立,这些结论就不必继续将其列为未经证明的假设。
(5)为已知答案提供另一种证明。 例如,一份几何反例稿首先承认:“Their result already gives a negative answer”,即前人的结果已经给出否定答案,随后提出直接构造。这里新增的是证明路线,需要看它能否带来更清晰的解释或可供其他研究使用的方法。
6
七个亮点,先看它们改变了哪一句话
这次的公开,究竟“突破”了什么?
具体到一项成果,可以将三件事放在一起对比:前人已经证明到哪里,新稿声称推进到哪里,以及它还保留哪些条件。
下面七个案例,按这个顺序展开。
以乘法为例,论文比较的是:随着整数位数不断增加,计算步骤增长得多快。新稿声称将这个增长速度压得更低。
它若成立,就推进了关于计算效率的理论研究,同时真实设备能否因此提速,还要看算法如何实现,以及计算的整数有多长。
值得注意的是,表中的“准黎曼假设”和“CM霍奇”还需要看清范围。前者仍未达到完整黎曼假设,后者限定在CM阿贝尔簇。
7
撤回的是哪三份,影响了什么
撤回的三篇稿件分别是《分裂阿贝尔八维簇上Weil类的代数性》《K3曲面Kuga–Satake对应的代数性》《K3曲面乘积的有理霍奇猜想》。
后两篇都涉及一类称为K3的曲面,也都用到了第一篇中那项出错构造的改写。
然而,撤回说明并未宣布原命题为假:这条论证存在缺口,不代表命题已被推翻,也不排除存在另一条有效证明。
这三篇撤回的稿件同属第032家族。撤回后,这一族从八篇变为五篇,其中关于CM阿贝尔簇的霍奇主稿仍保留。CM阿贝尔簇是一类具有特殊算术对称性的几何对象。这份留下的主稿,还连接着一项27年前的研究。
8
一个新结果,可能补上27年前的“如果”
数学家James Milne在1999年发表的一篇论文中,证明了一条联系:只要一个猜想成立,另一个猜想就能随之成立。 当时还缺少的,是前一个猜想本身的证明。
具体来说,前者是复数上所有CM阿贝尔簇的有理霍奇猜想,后者是有限域上所有阿贝尔簇的泰特猜想。 前一个问题限定了一类具有特殊算术对称性的几何对象,后一个问题则进入只有有限个数的运算系统。
此次的手稿声称补上了前一个猜想的证明。 如果它成立,就可以接上Milne论文中已经证明的联系,推出后一个猜想。新结果的影响因此会超出它直接研究的对象。
10月7日,Milne在自己的论文目录中加注,提到OpenAI的宣布,并用“it seems”,即“看来”描述这一后果。这表明他也注意到了新稿与旧定理的联系。
9
这些问题为什么可能适合AI
OpenAI表示,扩大数学研究测试的起点,是“评测趋于饱和”,即原有考题越来越难区分模型能力。OpenAI累计向模型提供约4000个研究问题,再筛选、归组输出。
这些问题的共同点是,即使问题尚无已知答案,研究任务也可以写得很明确。一份公开任务列出了研究对象、输入条件、需要证明的结论,以及什么样的反例足以推翻它。
而证明路线则需要由模型寻找。
公开的删节推理摘要中,记录了一次设计测试的尝试。这项测试需要让符合要求的答案容易通过,同时挡住不符合要求的答案。然而,模型也发现,一种方案暴露了可被利用的结构,使不符合要求的答案也能蒙混过关。
加入更密集的随机扰动,可以阻止这种蒙混方式,却又降低了本该通过的答案通过测试的概率。模型于是继续寻找——如何堵住漏洞,又不破坏另一项保证。
于是,“寻找证明”变得更加具象,而不是一个抽象的“形容词”。它们可以拆分为可多次重复的步骤:提出办法,检查它会在哪里失效,再调整路线,当然过程中还会调用前人已经证明的定理。
倒推来看,从这些材料可以看出几项有利条件:目标写得清楚,已有研究提供可调用的工具,部分结果还能接受形式化检查。
10
OpenAI承诺出资,让人类有时间理解这些证明
除了工具,研究者还需要时间理解这些证明:哪些步骤是关键,哪些方法可以讲给学生,哪些思路能够用于其他问题。
这种讨论和关注,早于这次公布。
9月11日,加州大学洛杉矶分校数学教授、2006年菲尔兹奖得主陶哲轩等25位得主,作为初始署名者发表联合声明。声明承认AI数学能力的进步,也强调解题应服务于“概念理解与洞见”。
9月11日,陶哲轩在个人博客发布联合声明。声明将理解数学思想、传播研究方法,列为解题之外仍需完成的工作。
10月6日,OpenAI宣布将资助“研讨班、会议和专项活动”,帮助人类理解AI产生的重要数学结果。
关于这类支持可以做什么,AGMAI此前在9月29日的建议中列出了工作组、暑期学校、学生或博士后资助,以及讲解文章和书籍。它还建议,由既有非营利机构按成熟流程决定资助哪些项目,让理解工作保持“由社区自然发展并主导”。
截止目前,这些安排仍是咨询组的建议。 现阶段,OpenAI已经作出资助承诺,但10月6日公告尚未列出预算、受资助名单或实施日期,也未确认上述分配机制已经落实。九游(中国)将持续关注这一领域的最新进展。
参考资料:
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本文来自微信公众号“盒饭财经”,作者:许有阳,36氪经授权发布。
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