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Google DeepMind AlphaProof Nexus 解决多个开放数学问题并通过同行评审

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AI 综述

2026年10月12日,The Decoder报道Google DeepMind在《Science》发表的研究显示,其AI系统AlphaProof Nexus经同行评审独立解决了353个埃尔德什开放问题中的9个,其中两个已悬而未决56年。该系统还证明了OEIS整数序列数据库中的44个猜想、代数几何中的一个开放问题,并改进了最小最大优化中的已知界限。该系统基于Gemini 3.1 Pro构建,使用形式化语言Lean起草和修订证明,每次编辑后由Lean检查并依据错误信息引导下一次尝试。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月12日
  1. The Decoder精选
    Google DeepMind的AlphaProof Nexus经同行评审解决了数十个开放数学问题

    Google DeepMind在《Science》发表的研究显示,其AI系统AlphaProof Nexus独立解决了353个埃尔德什(Erdős)开放问题中的9个,其中两个已悬而未决56年,并证明了OEIS整数序列数据库中的44个猜想、代数几何中的一个开放问题以及改进了最小最大优化中的已知界限。 该系统基于Gemini 3.1 Pro构建,使用形式化语言Lean起草和修订证明,每次编辑后由Lean检查并依据错误信息引导下一次尝试;对于更难的子问题,它会调用专用工具AlphaProof。即便不依赖AlphaProof,该系统仍能解决那9个埃尔德什问题。与OpenAI近期将数百个AI证明直接发布在GitHub而非提交期刊的做法不同,DeepMind选择让工作通过同行评审,回应了由Terence Tao领导的“人类数学协会”发起的抵制呼吁。 事实层面,该研究确认了模型在形式化验证环境下的具体产出数量和类型;推断层面,这表明DeepMind试图通过严格的学术流程建立AI数学成果的公信力,以区别于其他机构的发布策略;猜测层面,这种同行评审模式是否会被其他机构效仿尚待观察,但当前案例为评估AI在复杂逻辑推理领域的成熟度提供了可验证的基准。

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