Star Fleet Math：利用20个并行AI智能体攻克六项Erdős数学难题

开发者 Colin Snyder 构建了一套名为 “Star Fleet Math” 的 AI 系统，旨在利用形式化验证工具 Lean 4 解决世界级数学难题。该系统是一个 Mac 桌面应用，能同时调度多达 20 个被称为 “starships” 的定制智能体代理。这些代理运行在配备 60 个 vCPU 和 H100 GPU 的专用服务器上，利用 GPT-5.6 实例（推测为 GPT-4o 等先进模型）并行处理独立的数学问题。在技术架构上，系统不仅拥有巨大的算力支持，还集成了世界上最大的 Lean 4 前提语料库（通过 gemini-embeddings-2 和 Chroma 向量数据库进行自然语言检索），并索引了 arXiv 研究论文和 GitHub 仓库。为确保答案的严谨性，系统还使用 Claude Fable API 包装的证明验证器来审核提交的解法，并在通过后由人类进行最终复核。目前，Star Fleet Math 已成功解决了六项 Erdős 提出的数学难题（编号 123、129、130、254、267、320），涵盖数论、图论、着色理论和丢番图问题等领域。值得注意的是，对于问题 #129，系统给出了形式化的反驳证明；其余问题则给出了构造性证明。所有解法均已转化为 Lean 4 代码并通过了形式化验证，证明过程不含任何占位符或未证公理。

事件分析

💡 核心观点：Star Fleet Math 证明了 “神经搜索 + 形式化验证” 的混合架构足以攻克人类顶尖数学难题，标志着 AI 正从辅助工具进化为可独立验证科学发现的超级研究助理。