AI 又又又帮陶哲轩解决了一个难题！
消息来自陶本人最新发帖，他直言不讳地表示：
如果没有 AI 帮忙，完成同样任务就需要花费数小时（主要是手动编写代码和调试）。
甚至，如果没有 AI，他也不会决定采用目前已经取得成功的关键策略。
事实上，如果没有 AI 帮忙，我几乎不可能尝试进行这种数值搜索（可能会寻求理论渐近分析）。
这标志着我们正在进入一个人类与机器共同探索的新时代。
咱接着康康——
仅用 29 行 Python 代码帮助验证结果
陶哲轩这次要解决的是 MathOverflow（专业数学问答社区）上的一个问题：
序列 lcm ( 1,2, … ,n ) 是否是高度丰数的一个子集？
一个是最小公倍数数列，如：
n=2，lcm ( 1,2）=2
n=3，lcm ( 1,2,3）=6
n=4，lcm ( 1,2,3,4）=12
n=5，lcm ( 1,2,3,4,5）=60
……
另一个是高度丰数数列 Highly Abundant Numbers ( HA ) 。这类数有个特殊性质：其 " 所有约数加起来的和 "，比任何比它小的数都大。
例如 1 的约数和是 1，2 的约数和是 3（大于 1），4 的约数和是 7（比 3、1 都大），所以它们是高度丰数。
由于发现前面算出来的最小公倍数们，居然刚好也是高度丰数，所以问题来了——会不会所有的最小公倍数，永远都在高度丰数的行列里？（即子集）
不过要想完全证明这一点，还需要找到具体的数值参数，以便确凿地构建一个反例。
虽然方向很明确，但陶哲轩清楚，由于过程中需要繁琐的计算和参数搜索，所以这也算是一项 " 大工程 "，人工就得吭哧吭哧干几小时。
而交给 GPT-5 后，一切都变得轻松了……仅通过自然语言对话，几轮沟通下来 AI 就帮忙解决了问题。
具体过程如下：
起初，陶哲轩尝试让 GPT-5 直接生成 Python 程序，来搜索这些反例的参数。
这样陶就可以自己跑代码、调整参数。
GPT-5 在思考了大约 1 分钟 19 秒后，也确实给出了一段很长的代码。
于是他选择转变策略，通过与 GPT-5 展开分步对话，来让它通过启发式计算来寻找可行的参数选项。
换句话说，他选择将一个大问题拆成多个小问题，然后在其本人的指导下，让 GPT-5 来逐个攻破。
几轮沟通下来，GPT-5 终于成功生成了符合要求的参数。
并且，为了确保结果可靠，陶还使用了由 GPT-5 生成的拥有 29 行代码的 Python 脚本进行独立验证。
在陶看来，这个脚本简洁明了，易于人工检查，且验证的数值结果与之前的启发式预测完全吻合。
from math import log
n = 200000;
_j are the first 25 consecutive primes starting at 1.05*sqrt ( n )
p = [
479, 487, 491, 499, 503, 509, 521, 523, 541, 547,
557, 563, 569, 571, 577, 587, 593, 599, 601, 607,
613, 617, 619, 631, 641
]
_m found by the search ( 13 primes )
q = [
187963, 187973, 187987, 188011, 188017, 188021, 188029,
188299, 199931, 199933, 199961, 199967, 199999
]
sum_log_p = sum ( log ( x ) for x in p )
sum_log_q = sum ( log ( x ) for x in q )
terms
sum_corr_p = sum ( log ( 1.0 + 1.0/ ( x* ( x+1 ) ) ) for x in p )
sum_corr_q = sum ( log ( 1.0 + 1.0/x ) for x in q )
gap_q_minus_p = sum_log_q - sum_log_p
rhs_budget = sum_corr_p - sum_corr_q
print ( f"sum_log_q - sum_log_p = {gap_q_minus_p:.12g}" )
print ( f"RHS budget = {rhs_budget:.12g}" )
print ( "Inequality ( correct sign ) holds?:",
( gap_q_minus_p > 0 ) and ( gap_q_minus_p < rhs_budget ) )
you wanted the opposite sign, this is what you'd be checking:
gap_p_minus_q = -gap_q_minus_p
print ( f"nsum_log_p - sum_log_q = {gap_p_minus_q:.12g}" )
print ( "Inequality ( opposite sign ) holds?:",
( gap_p_minus_q > 0 ) and ( gap_p_minus_q < rhs_budget ) )
综上，通过使用 GPT-5，陶哲轩最终完成了上述问题的否定证明。
而且他还特意提到，面对数学这类严肃课题，AI 这次竟然也没有犯幻觉这个 " 老毛病 "。
我没有遇到幻觉或其他 AI 生成的胡言乱语的问题。
事实上，作为顶尖数学大佬，这不是陶哲轩第一次用 AI 解决数学问题。
光是今年，量子位此前就有多篇介绍：
9 月初，他将 GPT-5 用于半自动化文献检索，使 Erdos 问题 /OEIS 关联项目首次得到概念验证；
5 月下旬，新人博主陶哲轩在油管手把手演示如何只用 GitHub Copilot 证明函数极限问题；
5 月中旬，油管首秀用 AI 33 分钟 " 盲证 "Magma 方程 E1689 蕴含 E2；
3 月中旬，o3-mini 一眼识破并纠正了他的一个错误，然后在它的帮助下快速完成了一道数学题的解答；
……
在陶哲轩看来，" 人工智能或许短期内不会获得菲尔兹奖（数学界的诺贝尔奖），但它或许可以充当数学家进行证明的中介 "。
当然，跳出数学领域，陶哲轩的打样无疑也在告诉我们：如何用 AI 相当关键。
关于 GPT-5，OpenAI CEO 奥特曼的最新表态正在引起热议。
GPT-5 被误解了！
一改往日高调姿态，他这次直接告诉大家，GPT-5 代表的是迭代改进，而非突然的范式转变。
也就是说，人们对 GPT-5 的预期过高了（也借此回应 GPT-5 直播出故障以及人们关于模型能力未达预期的抱怨）。
而且面对 " 何时实现 AGI" 这一问题，其态度同样来了个大转弯——
相比以前直接说 AGI 2030 年前会实现，他这次变得更加谨慎，开始强调自己更关注安全和渐进式进步。
好好好，你小汁主打一个随机应变是吧（doge）。
参考链接：
[ 1 ] https://mathstodon.xyz/@tao/115306424727150237
[ 2 ] https://x.com/SebastienBubeck/status/1973977315572154383
[ 3 ] https://mathoverflow.net/questions/501066/is-the-least-common-multiple-sequence-textlcm1-2-dots-n-a-subset-of-t/501125
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