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丘成桐新论文致谢了GPT和Claude

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丘成桐新论文致谢了GPT和Claude 资讯动态 / 2026

本篇内容由PG模拟器整理:

丘成桐新论文致谢了GPT和Claude AI不可能对最尖端的数学家有任何影响 ……吗?

说出这句话的丘成桐,现在已经用上AI辅助研究了。

而且解决的问题,还是44年前他亲自列入自己的问题清单的。

丘成桐参与的最新论文,在致谢里感谢了GPT 6 Astra和 Claude Pro ,说它们帮忙探索了部分证明思路和计算 。

这篇论文处理的是微分几何里的一个经典猜想。

问题关注的是七维空间,当中的球面有28种不同的「版本」,其中27种和我们熟悉的球面微妙地不同,数学上叫「怪球」。

数学家一直想知道,这些怪球能不能像普通球面一样,每个地方都均匀地向内弯。

怪球1956年就被发现了,但这个弯曲的问题悬了70年。

丘成桐1982年把它列进自己的问题清单,排第二位 。

现在,这篇AI辅助的论文终于给出了答案 。

七维空间的27种怪球 1956年,美国数学家米尔诺(John Milnor)构造出了一种奇怪的东西。

它和标准的七维球面在拓扑上完全一样,你可以把它想象成一团橡皮泥,随便揉捏、拉伸,都能变成普通的球面。

但是如果你禁止揉捏,只允许光滑地变形,也就是每一个点的移动方式都平缓过渡、不许有突变,它就变不回去了。

这种球面和标准球面形状一样,手感不同,数学上叫做怪球(exotic sphere)。

米尔诺凭借这个发现拿了菲尔兹奖。

七年之后,科维尔(Kervaire)和米尔诺证明,七维空间里这种光滑版本一共有28种。

标准球面算其中一种,其余27种都是怪球,这28种构成一个代数结构,数学上记作Θ₇ ≅ Z/28Z。

about image

标准球面有一个很好的性质,它的截面曲率(sectional curvature)处处为正。

通俗地说,就是这个球面的每一小块、从每一个角度去看,都是向内弯曲的,没有任何一个地方是平的或者向外翻的。

数学家自然想知道,另外那27个怪球,能不能也做到这一点。

最先取得突破的是格罗莫尔(Gromoll)和迈耶(Meyer)。

1974年,他们在一个怪球上构造出了非负曲率的度量。

也就是说,这个怪球的每一小块要么向内弯,要么刚好是平的,但不会向外翻。

2020年,格特(Goette)、凯林(Kerin)和尚卡尔(Shankar)把这个结果推广到了全部28种球面,证明每一种都能配上非负曲率的度量。

但从非负到正,也就是从允许有些地方不弯到每个地方都必须弯,中间还差最后一步。

这一步看似微小,实际上卡了数学界半个多世纪。

2008年,彼得森(Petersen)和威尔海姆(Wilhelm)曾经发布预印本声称在一个怪球上做到了正曲率,但他们的证明始终没有通过同行评审。

丘成桐参与的这篇论文宣称补上了从非负到正的这一步,它证明28种七维球面,每一种都能配上截面曲率严格为正的度量 。

如果这个结果最终被数学界接受,那么这个悬了许久的问题,将被彻底解决。

丘成桐与AI这三年 丘成桐对AI的态度,这几年经历了一条清晰的变化轨迹。

2023年4月,在复旦大学出席浦江科学大师讲坛前夕,他曾表示, AI不可能对最尖端的数学家有任何影响,它还只能把现有的资料融会贯通,很难形成科学观念上的突破 。

2024年4月,他在中关村论坛上的说法稍微软化了一些,他对AI的看法从不会有任何影响,变成了对数学有很多好处,可以帮助数学的发展,不过他坚持认为AI不可能改变数学。

到了今年,他的口风已经明显不同。

1月份在世界华人数学家大会上,他说AI改变的是科研效率,但还谈不上范式革命;

6月份,他又说AI能解很多nice, cute questions,但离改变整个数学的突破还很远;

7月份在国际弦理论大会上,他已经主张学生应该尽早学习使用AI工具,认为查资料、找文献、归纳总结这些事情,AI都能帮上忙。

然后就是这篇论文,他和两位合作者在致谢里感谢了ChatGPT 6 Astra和Claude Pro在部分证明策略的探索和计算中提供的帮助。

论文紧接着补了一句,人工验证和论文写作的责任由作者自己承担,尽管依然克制,但和三年多之前的那句不会有任何影响相比,丘已经不再把AI挡在自己的研究之外了。

总之,AI在数学界的存在感已经强到让顶尖数学家集体表态。

陶哲轩是这一波AI浪潮里最早拥抱AI的顶尖数学家,他把AI当作研究助理,用它辅助代码生成、文献检索和形式化证明验证。

但他和今年的菲尔兹奖得主邓煜等25位菲尔兹奖得主联合发表了一份声明, 警告AI公司把解决数学问题当作benchmark来冲刺的做法,与数学共同体的目标已经出现严重偏移 。

在他们看来,数学研究的核心追求是概念理解与洞见,解题只是实现这个目标的工具。

丘成桐也表达过相似的观点。

就在论文发出四天之前,他表示,AI能够汇集既有知识、推动常规工作,但人往往因为已经得到想要的答案,反而不敢去问更重要的问题。

他认为,AI无法替代人类独有

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