据报道Claude Mythos以“巧妙简洁的证明”解决了OpenAI里程碑式的Erdős问题

Anthropic工程师Sholto Douglas表示，Claude Mythos在周末期间解决了OpenAI提出的Erdős单位距离猜想问题，并给出了一个“巧妙简洁的证明”。这一成果被描述为人工智能在数学发现领域存在“严重超前”迹象。

OpenAI的推理模型证伪了数学家保罗·埃尔德什在1946年提出的关于单位距离几何的猜想。该模型运用了代数数论领域的工具，而专家此前从未预料到这些工具会在此类问题中发挥作用。菲尔兹奖得主蒂姆·高尔斯称此成果为“AI数学发展的里程碑”，并警告称，我们可能已经进入一个人类在解决数学问题方面很难与AI竞争的时代。这项进展标志着自动化推理能力的重要突破。

AI在数学领域实现了新知识生成的里程碑式突破。OpenAI模型解决了组合几何中悬而未决的著名难题——平面单位距离问题（Erdos 1946），首次证明通过AI方法可将该问题中单位距离对的数量提升至超线性规模（n^{1+δ}），超越了以往所有人类已知的线性构造。这标志着AI从解决已知问题迈向发现新数学的重要进展。该突破引发了研究者“难以入睡”的强烈反响，被视为AGI时代临近的信号。

OpenAI的通用推理模型自主解决了一个自1946年以来未解的著名数学难题——平面单位距离问题。该模型没有采用专门为数学设计的定定理证明引擎，而是通过推理时增强计算能力，发现了优于传统网格结构的新构造方案。这标志着AI首次自主解决一个数学领域的核心开放问题。更重要的是，该模型能将几何问题与代数数论等深层理论连接，展示了通用人工智能在跨领域研究和拓宽人类认知边界方面的巨大潜力。

OpenAI宣布其全新推理模型成功解决了一道提出近80年的几何猜想，推翻了关于最优解形态的长期认知。该猜想由保罗·埃尔德什于1946年提出，长期以来数学家认为其最优解接近正方形网格。OpenAI模型发现了一类更优的全新构造体系，这是人工智能首次自主攻克数学核心领域的重大未解难题。多位数学家为该证明提供了佐证。OpenAI表示，这意味着AI已具备更强推理能力，并将对科学多领域产生深远影响。

OpenAI内部推理模型自主解决了存在近80年的著名数学开放问题——平面单位距离问题。该模型推翻了Paul Erdős的猜想，发现了全新的点配置构造，其效率以固定多项式因子优于传统方格网格方案。证明运用了代数数论等跨学科方法，经外部数学家验证，被Fields奖得主Tim Gowers誉为“AI数学的里程碑”。这是AI首次独立解决数学领域的核心公开问题，标志着从知识复现到知识创造的重要转变，其跨领域推理能力可能为多学科研究带来深远影响。

OpenAI的一个AI模型自主攻克了“平面单位距离问题”，这是数学家埃尔德什于1946年提出的一个著名开放难题。近80年来，学界普遍认为最优构造近似于方格子，而该AI模型通过运用代数数论中冷门的Golod-Shafarevich理论，发现了一整族效率更高的全新构造，推翻了原有定见。此成就标志着AI首次独立解决一个数学领域的核心开放问题，其关键在于提出并完整执行了一条人类因直觉认为不可行而从未尝试的创新路径。

一个通用模型解决了数学领域的一个重大开放问题。 未来几年我们会经常说这句话，但这确实是一个相当重要的里程碑。 我非常期待AI能极大地拓展我们对世界的理解，但今天，我的心情依然很复杂。

OpenAI 宣布其推理模型成功证伪了一道自1946年起悬而未决的几何猜想。与以往不同，此次声称获得了此前曾指出OpenAI相关声明存在错误的数学家们的认可与支持，这为其结论的可靠性提供了关键背书。

OpenAI宣布其开发的人工智能模型成功证伪了离散几何学领域的一个核心猜想。该模型通过自动化推理与证明过程，推翻了这一长期存在的数学假设，标志着AI在抽象数学研究与定理证明方面取得了实质性突破。这项成果不仅展示了大型语言模型在科学发现中的潜力，也为利用AI解决复杂科学问题提供了新的范例。

OpenAI模型首次自主解决了Paul Erdős于1946年提出的平面单位距离问题，这一突破推翻了数学界近80年来的主流猜想。AI不仅给出了更优的解法，更发现了一族全新的构造方式。这一事件被视为AI能力的里程碑，暗示着在解决科学开放性问题上，AI正开始以新颖方式持续突破，可能标志着人类主导此类问题求解的“最终阶段”的到来。

OpenAI的模型在离散几何领域取得重大突破，自主解决了由数学家Paul Erdős于1946年首次提出的平面单位距离猜想。该突破是AI首次独立解决一个学科的核心著名开放问题。此前近80年间，数学家普遍认为该问题的最优解大致呈现为方形网格结构，而OpenAI模型发现了全新的、性能更优的构造方式，颠覆了这一长期信念。

OpenAI模型自主攻克了数学领域一个长达近80年的著名开放问题——平面单位距离问题。该问题由Paul Erdős于1946年提出，传统观点认为最优解结构近似于方格网格。OpenAI模型的突破性发现不仅推翻了这一长期假设，还构造出性能更优的全新解法，标志着人工智能首次在数学核心领域独立解决重大未解难题。

OpenAI的通用AI模型在组合几何领域取得突破，首次自主解决了平面单位距离问题。该问题由数学家Paul Erdős于1946年提出，近80年来学界普遍认为最优解类似方格结构，但AI模型推翻了这一假设，发现了一族全新的更优构造方法。这一突破标志着AI在数学领域首次独立解决一个核心开放问题，显示出AI在基础科学发现中的快速进展能力。

OpenAI宣布其一个内部通用模型在组合几何领域取得突破，自主解决了平面单位距离问题。这一问题由数学家Paul Erdős于1946年提出，近80年来学界普遍认为最优解应近似于方形网格结构。新模型推翻了这一长期信念，发现了一族全新的、更优的构造方案。此事件标志着人工智能首次独立解决数学领域的核心开放问题，展示了AI在科学发现方面快速且持续的进展能力。

今天，我们分享一个关于平面单位距离问题的突破，这是一个由保罗·埃尔德什在1946年首次提出的著名开放问题。 近80年来，数学家们一直认为最佳可能的解决方案大致类似于方形网格。 现在，一个OpenAI模型推翻了这一信念，发现了一个全新的、性能更优的构造家族。 这标志着AI首次自主解决了一个数学领域的核心著名开放问题。

OpenAI开发的人工智能模型成功解决了数学界悬而未决逾80年的“单元距离问题”，并由此推翻了离散几何领域的一个核心猜想。这一突破被视作人工智能驱动数学研究的里程碑事件，标志着AI在基础科学理论探索中取得了实质性进展。该模型通过创新算法处理复杂的几何问题，展示了机器在自动化发现与验证数学猜想方面的巨大潜力。