菲尔兹奖得主Timothy Gowers近期发现，AI在数学界的重大突破（如推翻Erdős单位距离猜想等）主要靠“找反例”。这并非我们学过的“反证法”，而是直接找出一个满足前提却不满足结论的具体例子，一举推翻猜想。 AI为何偏爱“找茬”？Gowers总结了两大优势：一是“知道得多”。AI能轻松跨越学...

近日，OpenAI研究员宣布，刚发布的GPT-5.6 Sol Ultra在不到一小时内，成功证明了存在半个世纪的图论难题“循环双覆盖猜想”。此次突破未依赖内部特供模型，而是通过约700词的Prompt驾驭64个子Agent并行计算，大幅压缩了证明时间。OpenAI同步公开了完整Prompt，揭示了驾驭大模型的四大技巧：不规定解法只锁定验收标准、厘清定义与边界、明确“非答案”条件防偷懒，以及采用动态搜索与独立审查机制。这不仅展现AI数学证明能力再创新高，也为公众处理复杂任务提供了实用指南。

2026年2月21日，比利时布鲁塞尔自由大学（VUB）研究团队发布重磅成果，ChatGPT-5.2成功破解数学家Ran与Teng在2024年提出的悬而未决的数学猜想，并催生全新AI推理方法“vibe-proving”。研究通过7轮对话交互生成4版迭代证明，ChatGPT主导路径探索与结构搭建，人类负责逻辑验证。这一突破打破‘AI创造力仅限于重组训练数据’的传统观点，标志着大语言模型能力已拓展至原创数学推理领域。团队强调，人类验证仍不可或缺，未来瓶颈或转向人类校验环节，而AI有望继续助力。这项成果预示AI将加速数学理论探索进程。