Meta宣布Muse Spark助解6个数学难题

AI做题不稀奇，做「没有标准答案的题」才是新里程碑。Meta AI研究部门10月2日公布6篇数学论文，全部由数学家与旗下模型Muse Spark合作完成，其中5篇给出了此前悬而未决的开放问题的答案，覆盖概率论、微分方程、群论、优化、算术物理与非结合代数六个方向。

更值得注意的是工作方式：数学家用的只是公开的meta.ai聊天界面和Muse Spark 1.1、1.2的思考模式，没有任何定制科研系统。Meta强调，此前Muse Spark已在数学、物理、化学奥赛级题目上达到金牌水平，但「开放研究不同——没有答案册，不保证方法可行」。项目历时数月，由一组数学家引导探索并发展论证，另一组数学家独立复核；每篇论文都标注哪些段落由研究者主笔、哪些由AI起草。

最有代表性的是群论反例。数学家M. Kida在2024年提出猜想：所有具有「半阿贝尔」性质的有限群都具有「单项」性质。Muse Spark为群论计算软件GAP生成了一个搜索程序，找到一个384阶反例，一举推翻猜想；随后由Milana Golich与合作者验证反例并补全论证。

概率论那篇则给出一个锐利阈值：高维空间中的随机高斯点，能否被一个椭球精确拟合——低于阈值几乎必然存在这样的椭球，高于阈值则几乎不可能，不过阈值处的精确行为仍未解决。微分方程一篇证明某类对称负能量波必在有限时间内坍缩，解决了2015年悬置的问题，也印证了2002年的数值模拟预言。在其他论文里，模型或帮助寻找反例、发展证明，或直接起草了三个核心技术章节，再由人类检查修正。

Meta也没有回避边界：若干问题此前已有其他团队用不同方法独立解决，论文均予以注明——换言之，这不是「独家攻克」，而是一场透明标注了AI贡献的协作。这与OpenAI此前宣称AI解决纳维-斯托克斯千禧年难题、却被质疑可能借鉴了他人工作形成对照。

从「有答案的竞赛题」走向「没有答案的开放问题」，被视为AI介入基础研究的下一步信号。Meta的原话是：进步意味着不断尝试、犯错、修正，有时还要回到起点——而人类的方向感和复核，仍然是这套流程里不可拆掉的那一环。

编译自 Meta AI Research 官方博文（综合 CryptoBriefing、India Today 报道），原标题："Solving Open Research Problems Together"