OpenAI 与 DeepMind 用 AI 破解 Erdős 数学难题，单位距离猜想被推翻
AI 已开始解决经典数学难题，OpenAI 和 DeepMind 各自取得突破，昭示 AI 正成为数学研究新工具。
匈牙利数学家 Erdős 留下上千道难题，其中一些困扰学界数十年。如今，AI 已开始参与破解：OpenAI 的内部模型给出单位距离猜想的反例，DeepMind 系统也解决了多个未解问题。这些进展并非意味着 AI 独立完成全部证明，而是展示了一种新范式——AI 能帮人类在庞大数学空间中寻找线索，让数学家重新关注这个领域。
正文摘录
.jpg) 编辑丨% 在数学领域，有些问题之所以著名，并不是因为它们的描述有多复杂，而是因为它们在几十年里不断挑战着最优秀的数学家。 匈牙利数学家 Paul Erdős 提出的大量问题正是这样的存在。Erdős 一生提出了一千多个数学问题，涉及组合数学、数论、图论等多个领域。其中一些问题看起来很简单，却隐藏着极高的难度，许多数学家穷尽多年仍找不到突破口。 如今，一个新的研究者加入了这场探索：AI。 2026 年 5 月 20 日，OpenAI 发布了一项令数学界震动的公告——一个未对公众开放的内置模型，解决了 1946 年悬而未决的一个 Erdős 问题，瞬间引发了广泛关注。8 月 1 日，OpenAI 又宣布，一个未发布的模型 Astra 带来了 10 项额外的数学进展，其中包括解决 Erdős 提出的另外三个问题。 这些案例并不意味着 AI 已经可以独立完成所有数学发现，但它们展示了一种新的研究范式：AI 能帮助数学家探索复杂空间，找出人类容易忽略的连接与路径。 Erdős 的问题 在数学研究中，很多问题之所以困难，并不是因为缺乏计算能力，而是因为不知道该从哪里下手。面对一个长期未解的问题，数学家通常需要找到某种全新的视角——可能是改变问题的表述方式，可能是在两个看似无关的数学领域之间建立连接，也可能是提出一个截然不同的证明策略。 这也正是 Erdős 问题难缠的原因。不过，得益于 Thomas Bloom，这些问题如今有了新的整理。 Bloom 非常喜欢这些问题的风格，并长期致力于将它们编成一份清单，以网站的形式发布。