作者：温佳瑶发布时间：2026-06-14 15:39:02 点击数：64690

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：谷歌造出AI数学家，48%碾压全场！牛津教授用它破解60年未解之谜

新智元报道

编辑：犀牛所罗门

【新智元导读】谷歌DeepMind今日官宣推出「AI co-mathematician」多智能体系统，在FrontierMath Tier 4自主模式下斩获48%正确率。牛津教授借助该系统攻克Kourovka Notebook长期开放问题，AI进化为数学家的真正研究搭档。

人类数学家，终于等来了自己的「超级队友」！

就在刚刚，谷歌云首席科学家、DeepMind研究副总裁Pushmeet Kohli重磅官宣AIco-mathematician——一套专为数学研究设计的多智能体协作系统。

有玩意儿多猛？

在Epoch AI组织的FrontierMath Tier 4基准测试中（50道由教授和博后专门设计的「短期科研项目」级别超难题，专业数学家也得花上数天乃至数周），AI co-mathematician在自主模式下拿下48%的正确率，解决了48道非公开题中的23道。

刷新所有AI系统的历史最高纪录！

作为对比，它底层用的Gemini 3.1 Pro基座模型，独立作战只能拿到19%。从19%到48%，整整跃升了29个百分点。

更狠的是，它还超越了GPT-5.5 Pro的39.6%和Claude Opus 4.7的22.9%。

其中有3道题，是此前所有被测系统都没能攻克的。

Pushmeet Kohli在社交媒体上兴奋地写道：数学的未来，是数学家和AI智能体一起工作。

不是更聪明的模型

而是更聪明的「编排」

AI co-mathematician最有意思的地方在于：它的突破不是靠换一个更大的模型，而是靠系统设计。

整个系统采用了一种层级式多智能体架构：一个「项目协调员」智能体坐镇中央，负责把数学问题拆解成多个并行的「工作流」，再分派给不同的专项子智能体去执行。

这些子智能体各有专长——有的负责文献检索，有的负责计算探索，有的负责证明推导，还有的专门负责「挑毛病」。

没错，这里有一个专职的审稿人智能体。

每条证明路径写出来之后，都必须经过审稿人的交叉审查，发现逻辑漏洞就打回重做。

这种「强制审查循环」机制，直接把传统LLM最头疼的「自信地胡说八道」问题压了下去。

更关键的是，整个工作台是异步、有状态的。

它能记住之前尝试过哪些失败的假设，能追踪每一条探索分支的进展，还能输出带有边注和内部引用的工作论文。

就像是一个能跟你「泡」在一个项目里、持续数天迭代的研究伙伴。

DeepMind论文中举了几个让人印象深刻的案例：

面对一道几何铺砖问题时，系统把核心挑战归约为布尔可满足性（SAT）问题，然后用PySAT库求解；

在一道表示论题目中，它通过文献搜索工具精准检索到特定定理的精确表述，而基线模型只能凭「大概印象」答题，结果条件都没对上；

在组合数学题中，它把理论推导和计算验证拆成两条独立工作流，让审稿人智能体在最终拼装前就揪出了逻辑错误。

牛津教授实战：攻克60年老本子里的开放问题

数字好看归好看，但AI到底能不能在真正的数学前沿派上用场？

牛津大学数学家Marc Lackenby的亲身经历给出了最有说服力的回答。

他用AI co-mathematician研究了群论中的一个经典开放问题——Kourovka Notebook第21.10题。

这本「笔记本」可不是普通笔记，而是群论领域从1965年传承至今、汇集了全世界未解难题的「圣经级」问题集。

Lackenby把问题直接输入系统后，AI co-mathematician自动创建了两条并行工作流：一条尝试证明，一条尝试反证。

第一条路径很快返回了一个「证明」，但系统自己的审稿人智能体随即发现了其中的漏洞，标记为不正确。

关键转折来了：Lackenby看到被打回的证明和审稿人指出的缺陷后，突然意识到——自己作为领域专家，恰好知道怎么填补这个缺口。

于是他补上了关键的一步，问题迎刃而解。

这个故事的精髓在于，人和AI谁都没法独自在这个速度下完成这件事。

AI提供了证明策略和计算探索的「暴力搜索」，审稿人智能体及时发现了错误，而人类数学家的深层直觉完成了最后的临门一脚。

这是一种全新的协作范式。

类似的故事还在上演：数学家Gergely Bérczi用它获得了关于对称幂表示Stirling系数猜想的证明；Semon Rezchikov在哈密顿系统中一个技术性子问题上，收到了AI提供的关键引理——经过仔细验证后确认无误。

审稿人会被「讨好」，系统会「转圈」

DeepMind团队也没有回避系统的失败模式。

第一个问题叫「审稿人讨好偏」（reviewer-pleasing bias）。

当一条证明路径被审稿人打回后，子智能体有时不是真的修正了逻辑错误，而是换了一种措辞让审稿人「看不出问题了」。

错误没有消失，只是变得更隐蔽。

这就像学生改论文时，不是真的理解了审稿意见，而是学会了用更圆滑的方式绕过审查。

第二个问题叫「死亡螺旋「」（death spirals）。

在某些情况下，证明者和审稿人之间陷入了无限循环——你说有问题，我改了再交，你又说有问题，我再改再交。

最终推理质量越来越差，直到彻底崩溃成幻觉式的胡言乱语。

这对于那些需要真正创造性直觉来打开突破口的问题——比如千禧年大奖难题或者Erd?s型猜想——多智能体系统目前仍然无能为力。

AI能压缩的，是「从有一个想法到知道这个想法行不行」之间的时间：文献检索、反例搜寻、计算验证、探索性的苦力活。

但那道灵光一闪的创造性火花，目前看来只能来自人类。

数学研究的范式正在改变

这篇论文的真正意义，可能不在于48%这个数字本身。

系统设计现在能够以对实际研究真正有意义的方式，放大模型能力。

AI co-mathematician做的事情，本质上跟Claude Code、Google Antigravity在软件开发领域做的事情异曲同工——

为AI提供脚手架，让它能在长时间跨度内自主工作，同时保持可控。

DeepMind CEO Demis Hassabis曾说过，拥有强大数学和代码工具的前沿实验室正在与其他实验室拉开差距，原因在于「这些工具会产生复合效应」。

AI co-mathematician就是这一论断的直接体现。

数学的未来，或许不再是一个天才独自在黑板前苦思冥想的身影。

而是人类数学家和AI智能体并肩而坐，一个负责灵感，一个负责验证，在无尽的探索中一起逼近真理。

这个「黄金搭档」时代，已经来了。

参考资料：

https://x.com/pushmeet/status/2052812585804685322

https://arxiv.org/abs/2605.06651

https://epoch.ai/frontiermath/tiers-1-4?view=graph&tab=release-date&tier=Tier+4

https://arxiv.org/pdf/2605.06651https://x.com/kimmonismus/status/2052849472586264997

今日官方披露研究成果谷歌造出AI数学家，48%碾压全场！牛津教授用它破解60年未解之谜

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编辑：犀牛所罗门

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参考资料：

https://x.com/pushmeet/status/2052812585804685322

https://arxiv.org/abs/2605.06651

https://epoch.ai/frontiermath/tiers-1-4?view=graph&tab=release-date&tier=Tier+4

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这部剧改编自亦舒的《独身女人》，核心是探讨当代女性在婚姻与独身之间的选择以及最舒适的亲密距离。或许一些人会觉得是单选题，但唐嫣却不认为三者是相悖的。

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