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一条推文报道，AI（很可能是GPT-5.6 Pro）推翻了图论中一个长期未解的Dinitz-Garg-Goemans猜想，使用的提示词很简单，比如“做一次突破”。
研究人员使用AI，特别是ChatGPT 5.5 Pro，解决了排队论中一个存在35年的符号BAR猜想，证明了反射扩散的平稳分布的唯一性。这一结果推进了对随机网络均衡的理解，并展示了AI在数学发现中的作用。
文章批评当前的神经网络理论缺少一个控制方程，认为在学习、推理和收敛在数学上统一之前，AGI仍然是一种外推而非一个适定的科学对象。
Kyle Kabasares 声称使用 OpenAI 的 ChatGPT-5.5 Pro 生成了一个候选反例，针对 Don Knuth 的《计算机程序设计艺术》中的一个未解决问题，并请求验证。
红杉资本强调当前一次性训练的AI模型与人类持续学习之间的差距，并指出了EngramLab在具有内部记忆、永不停止学习的AI方面的工作。
上周末，Mythos 在 Erdos 单位距离问题（问题 #90）上得到了测试，并成功解决了它。
Sam Altman 宣布，一个通用AI模型解决了一个数学上的重大开放问题，称其为一个大里程碑，并对AI不断扩展的能力表示复杂感受。
OpenAI的通用推理模型自主解决了平面单位距离问题，这是由保罗·埃尔德什（Paul Erdős）于1946年提出的一个著名数学开放问题，标志着人工智能首次独立解决了一个数学领域的核心开放难题。
一个OpenAI模型自主解决了平面单位距离问题，这是1946年提出的著名数学未解问题，推翻了一个持续80年的假设，并实现了人工智能领域的首次突破。