AI攻克数学难题：OpenAI与DeepMind相继突破，北大2天挂7篇AI论文引热议

近期，人工智能在数学前沿领域的探索取得了一系列突破性进展，引发了学术界的广泛关注。OpenAI在5月21日宣布，其内部通用模型已独立解决了著名的“单位距离问题”。该模型通过巧妙联系代数数论与离散几何，构造了不符合Erdős猜想界的反例，这是AI首次独立完成数学界公认的“四大级别”工作。尽管目前该工作在模型透明度和推理成本方面尚未完全公开，但其展现出的高阶推理能力令人瞩目。与此同时，Google DeepMind的AlphaProof Nexus系统也展现出惊人效率，自主解决了9个埃尔德斯（Erdős）问题，其中部分问题长达56年未解。其平均解题成本仅为几百美元，远低于传统人力成本，显示出AI在处理特定类型数学难题上的强大潜力与经济优势。此外，国内学界也见证了“人+AI”模式的爆发，北大刘济豪老师在两天内连挂7篇由AI生成思路、人类辅助验证的代数几何论文，极大地提升了科研产出效率。这些事件共同标志着AI正在从辅助工具向科研生产力核心转变。

事件分析

💡 核心观点：AI正将昂贵的数学探索转化为低成本的高效生产流程，科研范式正加速迈向“AI生成、人类验证”的新阶段。