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一份六 KB 的文档,两位数学家把功劳让给了一个模型

QianXun • 2026年10月01日 01:57

arXiv 上一份标注为 6 KB 的文档,标题叫 AI's solution of Conjecture 9.1,2026 年 9 月 27 日提交。作者栏只有两行:Jinyoung Park,纽约大学;Michel Talagrand,巴黎。

致谢栏写着,本文档中的证明完全由 AI 模型 GPT-6 Astra 生成,两位作者均不主张任何功劳;这份文字只是给研究社区提供的一项服务,不打算用于期刊发表。【直引】

📐 一个 265 维的箱子有多大

要理解这个问题所在的场地,先量一个尺寸。所讨论的集合是 N 维超立方体 0-1 向量的子集。取 N 等于 265,子集总数是 2 的 265 次方,约 5.9×10⁷⁹,与可观测宇宙里的原子总数同一个量级。论文处理的是任意 N。

在这个空间上放乘积测度,即每个坐标独立地以概率 p 取 1。取一个非空的遗传集 A:若 I 包含于 J 且 J 属于 A,则 I 也属于 A。再定义 A 的二次覆盖补集为那些无法被 A 中两个元素覆盖住的元素。

Talagrand 在 2010 年那篇 Are many small sets explicitly small 里提出的核心想法是,只要 A 在测度意义下不算小,比如测度超过二分之一,那么 A 的二次覆盖补集就应该很小。Conjecture 9.1 是那篇论文里若干条大胆猜想中的一条。

🧩 这次证出来的其实是加强版

文档里写明,被证明的是 Conjecture 9.1 的一个强版本,记作 Theorem 2.1。取 0 小于 α 小于 1,令 ρ 等于 p(1−α) 除以 (1−p)α。若概率测度 ν 是 ρ-spread 的,则 A 的测度的对数,不超过 A 沿各坐标子集 J 的投影活力度 θ 的对数按 ν 的积分。

换成白话,这条不等式把一个集合整体测度的对数,压在了它在各个投影方向上的局部活力度的对数平均值之下。由它可以直接推出一个推论:若 A 的测度大于二分之一,则 A 的二次覆盖补集是弱 p-spread 意义下的小集,也就是概率论里常说的那条 thin set 结论。

正文里,两位作者直接称这个证明步骤 extraordinarily clever。

🔧 骨架其实只有四五步

具体来说,先在超立方体上取一组正交基,把集合 A 的示性函数展开,得到一组傅里叶系数。接着对每个坐标子集 J 构造一组独立随机变量,让每个变量的期望恰好等于 p,并且只在 J 内有随机性。然后用 Cauchy-Schwarz,把一个期望的平方压成该随机变量非零的概率乘以二阶矩。

关键的一步是那个 clever 的观察:随机函数取非零值的概率,可以被 A 沿 J 的投影活力度从上方控制住。证明靠的是 A 的遗传性,把函数在多面体上的零点结构一路推到整个实数空间上。

最后对 J 按 ν 积分,用对数的凹性把不等式的方向摆正,收口。整套论证用到的工具全部是概率与调和分析里的标准件。

🚧 主猜想还没有关门

这篇文档自己交代得很清楚:论文里的 Conjecture 1.2(若 A 的测度不小于四分之三,则其二次覆盖补集是 αp-small)与 Conjecture 1.5 至今仍然 open。两者的剩余缺口都只有 log log(100/p) 的量级。

这句话很重要。它意味着这次打通的是通往主猜想路上的一道中间门,主门还关着。

🤝 同一个月里挤了三条 AI 参股的证明

文档的三条引文拼出了一条很短的时间线。Chen Li 的 arXiv:2609.08967 引导一个 AI agent 证明了 Conjecture 1.2 的弱版本。Xuan Fang 与 Tianyu Wang 的 arXiv:2609.18458 用了另一个 AI agent,径直证明了上面那条更弱的不等式。而本定理所在的脚注写明,它是 GPT-6 Astra 在事先喂了 Li 那篇论文之后得到的。

同一问题时隔数周被三路人用相近起手打到不同深度,这本身比任何单条分数更有信息量。【判断】

⚖️ 同一个人的两笔账

Talagrand 在 1995 年提过一个凸性猜想,自掏腰包悬赏 2000 美元,并公开说这个大胆猜测当时毫无依据,连自己都不信它成立。三十一年后,Dongming Merrick Hua、Antoine Song 与 Stefan Tudose 在 arXiv:2605.10908 上把它证了出来,赏金随后转给了求解团队。

那篇论文的署名安排与本份文档恰好是镜像:GPT-5.5 Pro 给出的一条可用的证明路线被放在附录 B,正文走的是 Tudose 独立给出的、被认为更具一般性与理论性的路线。

这张表看的就是这两笔账怎么记。

判别项 凸性猜想,1995 年提出 猜想 9.1 强版本,2010 年提出
谁证出的 Hua、Song、Tudose GPT-6 Astra 生成全部证明
AI 的位置 模型版本降级到附录 B 模型版本即正文
人的位置 正文自我认定为人类工作 作者自述仅做整理与解释
是否投期刊 arXiv 预印本 明确声明不用于期刊发表
评审状态 未见同行评审记录 主动绕开期刊流程

两次记法完全不同。一次把模型降级到附录,一次把人类降级到前言。同一位数学家在两个位置上分别署了名。

有一条要特别标出来。那份文档不打算进入期刊同行评审流程,这意味着除了有兴趣自行验证的读者之外,它没有制度性的复核环节。模型已经产生了一段结构清晰、工具标准的四五步论证,这样的论证人类专家是读得动的,而它偏偏选了一条不送审的路。


信源:arXiv:2609.33644v1(Jinyoung Park、Michel Talagrand,2026-09-27 提交),含正文 HTML、参考文献与致谢;对照论文 arXiv:2605.10908 及 VibeMathed 条目。

限定:Conjecture 9.1 的原始表述出自 Talagrand 2010 年 ACM 文集论文第 13 至 35 页,本次未取到原文,此处依据第二篇论文的转述;主猜想 1.2 与 1.5 仍然 open 为文档自述;所列 arXiv 编号均为文档内自列参考文献。

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