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AI革命数学界!GPT-5.6证伪30年图论猜想,北大校友5天破解6大难题

来源:未知 作者:佚名 发布时间:2026-07-25 21:48:28


徽声在线科技前沿报道


图论领域三十载未解之谜,竟在一夜之间被AI攻破。

今日,GPT-5.6 Pro成功证伪了困扰学界三十年的Dinitz-Garg-Goemans猜想,引发数学界地震。


其证明过程简洁到令人震撼:通过构造特定图例,分数流成本仅需58单位。

而任何容量违规不超过15的不可分割流,最低成本需60单位。

这个58<60的数学关系,彻底终结了持续三十年的学术争论。


与此同时,哥伦比亚大学博士Shouqiao Wang携GPT-5.6 Sol与Codex组合,在五天内连续攻克六道开放型Erdős难题,创造算法研究新纪录。


就在今日凌晨,新一届菲尔兹奖得主刚刚揭晓。

但学术圈内已流传惊人预测:这或许将成为「人类主导的最后一届」菲尔兹奖。

三十年猜想终被破解

AI展现颠覆性证明能力

完整人机对话记录显示,GPT-5.6 Pro的推理过程呈现显著阶段性特征。

数学家Dmitry Rybin指出,AI推翻经典猜想的现象正在形成研究范式转变。

这位曾耗费数周研究该问题的学者坦言,此次人机协作本身就具有里程碑意义。


要理解这个突破,需回溯到1990年代。当时Dinitz、Garg和Goemans提出关键结论:

在满足容量限制的分数流存在条件下,必然存在成本增幅可控的不可分割流。

Goemans随后提出更严格的成本约束猜想,这个「成本版」问题在2023年arXiv论文和2026年1月文献中仍被标记为开放状态。

全球组合优化领域研究者持续关注这个挑战。

AI构造的反例包含三个终端节点,需求分别为15、10、15单位。每个节点配备零成本的「经济路径」和30成本的「昂贵路径」。

关键矛盾在于三条经济路径存在容量冲突,任意选择两条必导致某条边超载。

因此合法路径组合最多只能使用一条经济路径,迫使剩余两个节点必须选择昂贵路径,总成本不低于60单位。


相比之下,分数流方案可采用1/3、2/5、1/3的混合比例同时利用三条经济路径,将总成本压缩至58单位。

组合优化专家指出,这本质上是三角形稳定集不等式的具体应用。

整数解满足z₁+z₂+z₃≤1的约束条件,而分数解达到16/15的数值,突破整数限制。

整个证明过程中,Rybin仅发出三条关键指令:

  • 首次提示:构建结构化反例是突破关键

  • 二次强调:需基于问题本质制定清晰策略

  • 最终确认:提供完整无条件的反例证明


奥赛冠军转型算法先锋

主导此次突破的Dmitry Rybin,现任估值1亿美元AI创业公司联合创始人。

这位香港中文大学(深圳)机器学习博士,拥有国际数学奥林匹克金牌和全国数学竞赛金牌的双重荣誉。

其学术轨迹颇具戏剧性:


2025年5月,Rybin提出矩阵乘法转置的加速算法,该成果直接应用于统计协方差计算、芯片设计和无线通信等关键领域,成为当前大模型训练的基础组件。

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同年10月,他又发布因果注意力计算优化方案,将运算量减少10%。

其GitHub仓库「OpenEvolve算法实验平台」已吸引全球研究者关注。

这位奥赛冠军选择避开大模型研究热潮,专注于开发机器辅助算法发现系统。

北大数院校友再创奇迹

五日攻克六大数学难题

在GPT-5.6 Pro创造历史的同时,另一项突破正在发生。

哥伦比亚大学博士Shouqiao Wang运用GPT-5.6 Sol与Codex组合,在五天内解决六道开放型Erdős问题,尝试13道题目达成46%的成功率,其中单题最长运算时间达32小时。


其研究方法包含三大创新:

选题阶段聚焦数学家活跃讨论的课题,排除与重大猜想强关联的题目

定义严格解决标准:精确重述问题、明确完整证明要素、界定弱结论范围、标注特殊陷阱

引入对抗性验证机制,要求独立Agent持续挑战每个候选结论

整个研究形成闭环系统:尝试→失败→诊断→调整→草稿→验证→完善

模型通过自我攻击不断修正论证,直至无法发现实质性漏洞

值得注意的是,其中某道题目曾由菲尔兹奖得主陶哲轩研究未果。


面对外界惊叹,Shouqiao Wang表示其工作流并不依赖深厚数学功底。但他的学术履历显示:

13岁参加滑铁卢大学欧几里得数学竞赛获全球冠军

2016-2017年连续斩获中国数学奥林匹克银牌,并夺得2017年全国高中数学联赛冠军

2018年以优异成绩进入北京大学数学科学学院


这位数学天才并未止步于纯理论研究。

现就读于哥伦比亚大学商学院的他,将数学建模能力应用于机制设计与博弈论研究。

其研究方向转向具有现实意义的决策优化领域。


数学界面临范式革命?

4.5小时破解三十年悬案,五天攻克六道世纪难题。

当菲尔兹奖揭晓时刻来临,学术界开始认真讨论:这是否标志着人类主导数学研究的时代终结?

但更多学者认为,这预示着AI与人类科研协作的新纪元。从单点突破到多智能体对抗验证,AI正在成为拓展认知边界的核心工具。

当算法开始改写数学研究规则,下一个菲尔兹奖会授予AI吗?

参考资料:

https://x.com/DmitryRybin1/status/2079904005652893709?s=20

https://x.com/Qiaoqiao2001/status/2080003441821163958

编辑:科技前沿观察员

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