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OpenAI 的内部 AI 模型刚刚解决了一个 80 年前的数学问题 - 并且数学家验证了它
该领域最接近解决平面单位距离问题的时间是 1984 年，该问题于 20 世纪 40 年代首次提出。现在，OpenAI 声称内部模型已经破解了这个难题。
来源:LiveScience人工智能 (AI) 模型解决了一个 80 年前的数学难题，这一壮举被誉为人工智能数学能力的一个重要里程碑。
平面单位距离问题最早由匈牙利数学家 Paul Erdős 于 1946 年提出，提出了一个看似简单的问题：在二维平面上相距一个单位的点对的最大数量是多少？埃尔多斯声称这个数字的上升速度会比点数的上升速度稍快一些。
人类对这个问题最准确的上限最早是在 1984 年设定的。但上周，OpenAI 在一篇博文中宣布，内部人工智能模型已经解决了这个问题——找到了一组突破了 Erdős 设定的限制的安排。
也许更重要的是，人工智能实验室声称它使用的通用推理模型根本没有针对该问题进行过专门训练，甚至根本没有经过数学训练。
“这个证明是数学和人工智能社区的一个重要里程碑。它标志着第一次由人工智能自主解决数学子领域核心的一个突出的开放问题，”公司代表在帖子中写道。
对公司内部模型给出的成功提示可以在随附的研究论文中查看。 OpenAI 科学家在其中表示，其模型使用了一种全新的方法来取代通常与平面单位距离问题相关的工作理论。
“这些想法对于代数数论学家来说是众所周知的，但令人惊讶的是这些概念对几何问题有影响，”OpenAI 代表在帖子中补充道。
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OpenAI 的博客文章表明，结果也超越了平面单位距离问题，作为概念证明证明人工智能可以更多地应用于“前沿研究”。
OpenAI，具有多个单位距离的平面点集，https://cdn.openai.com/pdf/74c24085-19b0-4534-9c90-465b8e29ad73/unit-distance-proof.pdf