AI破解50年未解数学难题，南大校友用OpenAI模型完成首个非平凡数学证明

前言：一场AI与数学的碰撞

作为一名对人工智能和数学领域充满兴趣的人，我最近被一则震撼的消息深深吸引住了。南大校友利用OpenAI模型成功完成了首个非平凡数学证明，这不仅标志着AI技术在科学研究中的巨大潜力，也让我重新审视了AI与人类智慧之间的关系。

这项突破性成果的背后，是深度神经网络、Transformer语言模型、强化学习等技术的共同推动。接下来，让我们一起深入了解这一事件的始末以及它对未来的影响。

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背景解析：从深度神经网络到推理

2024年，OpenAI发布了o1模型，随后DeepSeek推出了R1模型。这两款模型的问世，让AI领域迈入了一个全新的阶段。深度神经网络作为AI发展的基石，为后续的技术革新奠定了坚实的基础。

然而，真正的变革发生在Transformer语言模型的出现之后。这种模型通过自注意力机制，极大地提升了AI在自然语言处理方面的表现。而RLHF（基于人类反馈的强化学习）则进一步优化了模型的生成能力，使其能够更好地理解和回应复杂问题。

核心技术：非推理GPT-4o与Lean 4代码

GPT-4o模型的评估成本仅为108.85美元，相较于Claude 3.6 Sonnet的81.41美元稍高，但其性能却远超后者。这一模型的成功应用，离不开Lean 4代码的形式化推理能力。

快手团队的研究表明，通过对ATP（自动化定理证明）进行后训练扩展，可以显著提升模型的表现。这种技术的应用，使得AI在解决复杂数学问题时更加得心应手。

未来展望：AI for Science的新纪元

过去几年间，全球AI for Science论文发表数量呈现逐年递增的趋势，尤其是在生命科学、物理学和化学等领域。美国作为重要AI模型的主要来源地，开发了大量具有影响力的模型。

“阿尔法折叠2”的出现，让人们意识到算法驱动的科研革命已经到来。无论是预测蛋白质结构，还是优化抗癌药物分子设计，AI都在其中扮演着不可或缺的角色。

展望未来，存内计算等新兴技术将进一步破解AGI算力危机，推动人类社会迈向智能化的新纪元。这场由AI引领的科技变革，注定将深刻改变我们的生活。