AI 用几百美元成本解决了人类数学家 56 年未解的问题，做数学研究或形式化验证的团队值得关注——这可能是数学研究自动化的转折点。
Google DeepMind 发布 AlphaProof Nexus，一个基于 Gemini 的 agentic 框架，用于形式化数学证明搜索。该 AI agent 自主解决了 9 个 Erdős 问题（其中两个已开放 56 年）、44 个 OEIS 问题、一个 15 年未解的代数几何问题和一个 7 年未解的 min-max 优化问题。整个推理成本仅几百美元，标志着 AI 从做练习题转向真正的数学研究。
1970年提出的数学问题，56年无人能解。2026年，一个AI agent用几百美元的推理成本，给出了证明。 Google DeepMind的AlhaProof Nexus不是在做数学练习题——是在...
1970年提出的数学问题，56年无人能解。2026年，一个AI agent用几百美元的推理成本，给出了证明。 Google DeepMind的AlhaProof Nexus不是在做数学练习题——是在做真正的数学研究 arxiv.org/pdf/2605.22763… x.com/pushmeet/statu… Pushmeet Kohli @pushmeet AI agents are advancing research-level math. 🚀 I’m thrilled to share @GoogleDeepMind ’s AlphaProof Nexus - an agentic framework for formal proof search powered by Gemini. When applied to a set of open formal math problems, our agent autonomously solved: ✅ 9 open Erdős problems (including two open for 56 years!) ✅ 44 Online Encyclopedia of Integer Sequences (OEIS) problems ✅ A 15-year-old open problem in algebraic geometry ✅ A 7-year-old open question in min-max optimization We are collaborating with mathematicians across disciplines - from combinatorics and graph theory to quantum optics. Ultimately, these results show the massive potential of even simple agentic loops powered by Gemini. Read the paper here: arxiv.org/abs/2605.22763… 1 🔗 View Quoted Tweet 💬 0 🔄 0 ❤️ 0 👀 13 ⚡