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
人类数学家,谷歌终于等来了自己的造出「超级队友」!
就在刚刚,数学授用谷歌云首席科学家、家碾津教解DeepMind研究副总裁Pushmeet Kohli重磅官宣AI co-mathematician——一套专为数学研究设计的压全多智能体协作系统。

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),破解AI co-mathematician在自主模式下拿下48%的谷歌正确率,解决了48道非公开题中的造出23道。
刷新所有AI系统的数学授用历史最高纪录!

作为对比,它底层用的压全Gemini 3.1 Pro基座模型,独立作战只能拿到19%。场牛从19%到48%,破解整整跃升了29个百分点。谷歌
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Erdős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
本文来自微信公众号“新智元”,作者:新智元,编辑:犀牛 所罗门,36氪经授权发布。
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