很震撼:张益唐的孪生数被GPT-6砍到186

2026-09-04 00:25:14 · chineseheadlinenews.com · 来源: 新智元

就在刚刚,GPT-6打破孪生素数猜想新纪录。

OpenAI宣布:GPT-6把孪生素数问题的最好上界推进到186!

摘要末尾直接写明:证明归功于 GPT-6 Astra

这条线的起点,是2013年张益唐证明的 7000万,此后 Maynard 压到 600,再由陶哲轩锁定到246。

今年 8 月 31 日,牛津数学家 Julia Stadlmann 把它推到 240。9 月 3 日早晨, Axiom Math 把纪录压缩至212。就在仅仅几个小时后,OpenAI宣布:GPT-6给出的最新纪录是186!

陶哲轩守了十二年的纪录,一周内被破三次,奇点真的来了。

OpenAI研究者、北大07级数学系校友苏炜杰称,这是“见证一个新智能时代诞生”!

参与内测的苏炜杰难掩激动之情:“我9岁时第一次听说孪生素数猜想。今晚,我亲眼见证我们的模型把246一路推到186……”

弗吉尼亚大学数学教授Ken Ono惊呼:“2026年9月3日,是数论历史上最疯狂的一天!”

毫无疑问,这又是一个菲奖级成就。

这一夜,全球的数学家们,彻夜未眠。

2026年9月,数学史上疯狂的一周

“孪生素数猜想”一直是数学皇冠上的明珠。它提出:存在无穷多对素数,它们之间的差值刚好是2。

几百年来,人类连“素数间距是否有限”都无法证明。

直到2013年,张益唐横空出世,证明了存在无穷多对素数,其间距小于7000万。

紧接着,James Maynard和陶哲轩等发起Polymath项目,将这个间距从7000万一路狂砍到了246。

然而,到了246之后,原有方法似乎达到极限。

直到2026年秋天,这个难题被疯狂加速。

8月31日,牛津大学数学家Julia Stadlmann凭借对平滑模数全新均分布估计的精妙运用,将纪录从246艰难地推到了240。

9月3日早晨,AI数学初创团队Axiom宣称,在Stadlmann的基础上,他们的AI系统AxiomProver将界限压缩至212。

最惊人的是,仅仅几个小时后,OpenAI官方发布名为《素数间短间距的改进》的论文,开源了一个名为PrimeGaps186的GitHub仓库。

从246到240,人类花了12年;从240到186,AI只用了3天。

UC伯克利数学教授Tony Feng直接@Axiom团队:“告诉你们一个关于『世界纪录』的消息,这可能不太准确了,因为OpenAI刚刚在GitHub上提交了186的证明……”

这一夜,已经成为AI4Math史上最有影响力的一夜。

从240到186,GPT-6到底发现了什么?

把界限从246压到186,绝不是单纯的“暴力破解”。

孪生素数问题的核心,在于控制“可容许元组”的性质。

246这个界限,对应的是长度为50的元组;240对应的是49元组。而GPT-6直接越过了中间地带,构建出了一个包含40个元素、直径恰好为186的可容许集合!

要在解析数论中证明这一点,需要在著名的GPY筛法中找到新的“破局点”。

根据OpenAI论文和GPT-6的CoT笔记,GPT-6并没有陷入盲目搜索的陷阱,而是展现出深邃的数学直觉。

首先,它发现了全新的“三重稠密可除性”条件。

以往的研究中,为了利用张益唐式的均分布估计,数学家们必须将模数限制在严苛范围内(如极其平滑的数)。

而GPT-6发现了一种互补的因子分解条件,使得特定的乘积(除数乘积的合适最小鲍倍数)具备了“三重稠密可除性”。

简单来说,GPT-6放宽了前人给自己套上的枷锁,证明了即便是在不那么“平滑”的数字中,依然隐藏着巨大空间。

在扩大了模数范围后,GPT-6得以在多维Selberg筛法中采用更广泛的权重支持。

面对极度复杂的积分和误差,GPT-6没有退缩。

它通过构建多项式的主控函数,将高维积分转化为精确的有限系数恒等式,成功在一片包含负值的混沌数学空间中,找到了那个让积分比值严格大于1的“安全岛”。

绝对严谨的Lean 4形式化验证

GPT-6做出的证明,足够严谨吗?

OpenAI击碎了一切质疑。

在他们开源的openai/PrimeGaps186代码仓库中,GPT-6 Astra不仅给出了PDF论文,还提交了完整、可执行的Lean 4代码。

Lean 4是数学界最权威的交互式定理证明语言之一。在Lean的框架下,代码能跑通,就意味着逻辑链条绝对严密。

在此次证明中,GPT-6编写了数以万计的Lean代码,并在Python下运用FLINT库输出了完整的数值证书。每个证明过程,都经过了计算机底层的校验。

不过,OpenAI在项目中也诚实声明,目前的Lean形式化证明是“有条件的”。

整个证明建立在三条未在Lean中证明的输入公理之上,这三条公理主要涉及有限域上的指数和估计。

这些结论在现有的数学文献(如著名数学家Deligne关于有限域上黎曼猜想的定理)中已被人类证明为真,只是AI尚未将那几本厚厚的数学专著全部转化为Lean代码。

也就是说,GPT-6这一次巧妙地站在了巨人的肩膀上,做出186的突破。

CoT文档,揭秘GPT-6的内心

而OpenAI同步放出的一份CoT文档,完整记录了GPT-6 Astra在攻克难题时,如何思考、如何碰壁、又如何自我进化的全过程。

比如,它拒绝投机取巧。

GPT-6一开始也想过“偷懒”。

它尝试构建稀疏整数集,来绕过解析数论的复杂计算,但很快,它通过构造反例发现:“单纯的定性元组结论无法筛选出更好的素数对,这种方法行不通。”

它还表现出敏锐的纠错能力。

在向更高维度逼近时,GPT-6发现使用浮点数进行优化计算会陷入“数值条件的陷阱”。

它记录道:“微小的广义特征向量残差并不能证明Gram矩阵被精确计算……一个微小的严格不等式只有在舍入误差、基底误差和支撑误差都小于裕量时才能成立。”

于是,它果断放弃了近似计算,转向了极度严苛的精确有理数算术。

另外,在冲击186的过程中,GPT-6发现41维度的优化已经走进了死胡同,无论怎么微调参数,结果总是在0.997徘徊。

它没有继续死磕,而是重新审视了因式分解的底层逻辑,提出了不对称的密度分配策略,并极其精细地处理了“最大素数碎片”的概率分布。

最终,在40维的架构下,它以超越人类精度的误差预算分配,硬生生把数值逼过了1!

这充分证明,GPT-6已经表现出足够的科研品味,知道何时该用近似,何时必须精确。

12年前,当张益唐在《数学年刊》上发表那篇《素数间的有界距离》时,全世界都被折服了。

今天,我们站在了全新的历史节点。

在最基础的数论领域,AI已经不再是辅助工具,而是成为前沿发现者。

Axiom Math的团队在拿到212的成绩时,曾这样感慨:“人类的梦想与数学证明之间的距离,可以从一生缩短为几个小时。”

而GPT-6则用强大的推理能力,把时间缩短到了极致。

当然,186距离孪生素数猜想的终极目标——“2”,还有一段很长的路。

未来打破这个纪录的,会不会是GPT-7、GPT-8?


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