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25岁广州女孩用AI验成了!两大菲尔兹奖得主心血,无误
2026-08-23
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新智元
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新智元报道 人类证出来的最难素数定理,AI刚从头验了一遍。 结论是: 证明成立,逻辑无误。 8月17日,由一位25岁广州女孩创立的AI公司Axiom Math宣布,自家系统AxiomProver完成了「246定理」的形式化验证。 论文地址:https://primegaps.axiommath.ai/paper/ 所谓246定理,指的是无论数字多大,你总能找到两个素数,它们之间的间距不超过246。 虽然 离终极目标「差距为2」还差着不少 ,但它已经是目前最接近「孪生素数猜想」的结果了。 根据Axiom Math创始数学家Ken Ono的解释:「这个定理,就是人类目前对素数理解的天花板。」 那么,这次的验证到底是怎么做的呢? 246这个数字怎么来的 故事要从孪生素数猜想说起。 这是19世纪提出的老问题,猜的是存在无穷多对相差为2的素数。3和5,11和13,17和19,越往后越稀少,但应该永远不会断。 漂亮,简洁,但一百多年没人能证。 2013年,张益唐打破了僵局。 他在Subway做过三明治,在朋友的汽车旅馆帮过忙,发论文那年58岁,还只是新罕布什尔大学的一名讲师。 但就是他,证明了 存在无穷多对差距不超过7000万的素数 。 之后,牛津大学的James Maynard又用了一套完全不同的方法,直接把7000万砍到 600 。而这个贡献也给他送了一座2022年菲尔兹奖。 紧接着Maynard又和菲尔兹奖得主陶哲轩联手,拉上一群顶尖数论学家组成Polymath8b协作团队,在线接力,硬是把600推到了 246。 随后十多年过去,再没有人把这个数字往下挪哪怕一步。 AxiomProver到底怎么「验证」的 先划个重点:AxiomProver 不是在证明新定理 。 246定理是人类数学家证的,它只负责把证明翻译成机器能检查的形式。 具体来说,这台阅卷机器是一个 多智能体系统 ,由四个模块闭环协作、自主完成转化。 Auto-formalizer把论文里那些「显然」「容易验证」的跳步,一步步补全成Lean 4代码; Conjecturer自动生成缺失的中间引理; 核心引擎搜索完整证明路径; Auto-informalizer反过来把机器证明翻译成人话,方便数学家审核。 但真正硬核的,是被验证的数学本身。 打开Axiom团队公开的验证论文,整个证明分 14个章节 共132页 ,从最基础的算术函数定义一路搭到最终组装。 底层用的是 GPY方法 (Goldston-Pintz-Yıldırım),Maynard在此基础上发展出多维筛,把问题变成了一个 50维的优化问题。 其中, 参数设定为k=50、ε=1/25,在50维空间上构造权重函数。 这50个维度对应一个 可容许50元组 ,即一组精心挑选的50个非负整数,最大值减最小值恰好等于 246 。 这就是246这个数字的终极来源。 验证可容许性的方法倒是意外地直接。只需要检查所有不超过50的素数(一共15个),对每个素数p,确认这50个数 mod p 后不会覆盖全部剩余类。 然后是整个证明里最关键的一个数: M₅₀,₁/₂₅ > 4.0043 。 这是一个变分常数,通过在50维的enlarged simplex上对profile函数F求解优化问题得到。 证明的逻辑链是这样的:如果M大于2/ϑ(ϑ是素数在算术级数中的分布水平,由Bombieri-Vinogradov定理保证ϑ<1/2,此时2/ϑ约等于4),就能保证在可容许元组对应的位移中,至少有两个是素数。 4.0043 > 4。定理成立。 整个形式化严格追踪了每个结论的依赖关系,最终只依赖 两个外部定理 :Bombieri-Vinogradov定理(素数在算术级数中的分布水平)和带误差项的素数定理。 其余所有中间结果,从Möbius函数的整除求和恒等式到Mertens偏差估计,全部在库里从头证明。 最终输出三个结果,全部通过Lean 4验证: Bombieri-Vinogradov定理 ⇒ 无穷多差距≤600的素数对 Bombieri-Vinogradov定理 ⇒ 无穷多差距≤246的素数对 Bombieri-Vinogradov + 数值证书 ⇒ 差距≤246 目前,仓库已在GitHub上开源,分成PrimeGapsTheory和PrimeGapsCert两部分。任何人都可以本地跑lake env comparator自己验证。 项目地址: https://github.com/AxiomMath/PrimeGapsLib 年近六旬数论教授 给25岁创始人打工 值得一提的是,Axiom Math这家公司本身就是一篇故事。 创始人洪乐潼(Carina Hong)出生在一个普通家庭。小时候通过一个免费的奥数项目开始接触竞赛,高中进了CMO省队。 后来她去了MIT读数学和物理双学位, 3年修完 。 本科期间发了9篇同行评审论文,一举拿下了本科生数学研究的最高荣誉—— Morgan Prize 。 毕业时被普林斯顿、斯坦福、哈佛、MIT同时录取读博。她选了斯 坦福。但没读完。 2025年3月,23岁的洪乐潼退学创业,成立Axiom Math。团队来自Meta FAIR、Google Brain和DeepMind。 但真正让圈内人侧目的,是她把自己在MIT时的导师、弗吉尼亚大学数论教授 Ken Ono 招来当了「创始数学家」。 Ono是拉马努金研究领域的权威,246定理的形式化工作他全程深度参与。 资本的嗅觉也很灵。2025年10月,种子轮拿了 6400万美元 。2026年3月,A轮又融了 2亿美元 ,估值直接冲到 16亿美元 。 一家成立刚满一年的公司,凭什么值16亿? 把AxiomProver的成绩单拉出来看一眼就知道了。 2025年12月Putnam竞赛 12题全对满分 ,98年来第6个完美成绩;2026年2月解决 4个未解猜想 ;7月IMO拿下 42/42满分 ;8月,246定理形式化验证完成。 验证数学只是开始 但比起这张成绩单,Ken Ono最在意的其实不是数学本身,而是数学背后的安全问题。 AI正在大规模生成代码,渗透进金融、医疗等关键系统。 这些代码的产出速度远超人类审查的能力,全世界即将运行大量没有人读过的代码。 而数论恰恰是现代密码学的基石,RSA、椭圆曲线,底层全是数论。 今天用来验证数学证明的形式化技术,明天就能用来验证AI写的代码是否正确。 在Ono看来,形式化证明正是应对这一挑战的试验场。 AI目前还造不出新数学,但Axiom做的事恰恰绕开了这个限制,不需要AI创造,只需要它检查人类的创造是否正确。 验证比创造容易,而验证本身价值同样巨大。 参考资料: https://primegaps.axiommath.ai/paper/ https://spectrum.ieee.org/axiom-math-246-theorem-formalization 编辑:摩西 秒追ASI ⭐ 点赞、转发、在看一键三连 ⭐ 点亮星标,锁定新智元极速推送! 文章原文
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