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AI Agent搞定世纪首次菲尔兹奖成果形式化,一周时间独立完成,20万行代码已公开

2026-03-03 20:045036kr

5天时间,AI就搞定了原本需要6个月完成的菲尔兹奖级数学成果的形式化证明。

这一最新成果一经公布,立即在x上引发了讨论热潮,甚至有数学家称之为“自动形式化领域的ImageNet时刻”。

AI是来自Math这家公司名为Gauss的AI。具体完成的工作,是形式化验证了让Maryna Viazovska在2022年获得数学最高奖——菲尔兹奖的成果:关于8维和24维最优球体堆积问题的定理。

这是本世纪以来首次有菲尔兹奖成果被完全形式化

而单一项目20万行Lean代码,也使得“硅基高斯”的这项最新工作,成为历史上最大规模的单一目的Lean形式化项目

还有一个引起大家关注的重点是,“硅基高斯”在推理验证过程中,还自主检测并纠正了原论文中的错误。

本世纪首次完成菲尔兹奖成果形式化

2022年,Maryna Viazovska拿下菲尔兹奖的获奖理由是:证明了E8晶格在8维空间中提供了最密堆积的相同球体,以及对相对极值问题和傅里叶分析问题的进一步贡献。

其中提到的这个球体堆积问题,就是这次“硅基高斯”所关注的。

简单来说,就是要证明,在n维空间中,相同的球体最多能以多高的密度进行堆积。

在一维情形下,这个问题并不复杂,二维情形也早有证明。但当n的数字来到3,也就是在三维情形下,尽管开普勒在1611年就提出了相关猜想,但直到1998年,数学家Thomas Hales才在计算机的辅助下完成了证明;而三维情形的形式化验证,则又耗费了十余年的时间。

在更高维度上,这个问题就更加复杂、难以攻克。直到Maryna Viazovska找出了该问题与模形式理论之间的联系——

她利用一种创新的方法,将傅里叶分析与模形式结合起来,构造了一个优化的辅助函数来严格验证E8晶格在8维空间中的最优性。

基于同样的方法,她还和合作者们一起,进一步证明Leech晶格提供了24维空间中最密的球体堆积。

AI生成

2024年,Maryna Viazovska开始和合作者们一起推动对这一成果的形式化项目。

形式化是指将数学证明严格地表达为符合形式逻辑规则的形式语言。这种过程可以被计算机验证,以确保证明的每一步都完全符合逻辑规则,主要目的是提高数学的严谨性、可靠性和透明性。

2025年11月,“硅基高斯”开始参与到这个项目之中。在证明了若干关于模形式、径向施瓦茨函数和基础球体堆积理论的问题之后,这个AI的目标变成了:自动完成该项目的全部剩余工作。

于是事情的发展开始超乎人们的想象:

在前两年,人类专家团队共编写了约2万行Lean代码。而Gauss仅用5天的时间,就新增约5万行代码,在没有借助额外辅助框架的情况下,完成了该问题的8维情形验证。

团队原本估计,用现有工具,要完成这一项目还需6个月时间。

又花了一周时间,Gauss在研究了Viazovska原论文和20+篇额外参考文献后,生成45万行代码,把24维情形的形式化证明也给搞定了。

“硅基高斯”背后团队强调,Gauss是“独立推演了全部证明过程”。

在完成证明的过程中,它还发现并修正了原论文的细节错误:在Prop 7中,函数b(t)的计算缺了一个负号,另外还有某处定义存在缺陷。

该研究团队认为:

对菲尔兹奖级别数学成果的验证表明,以Gauss为代表的AI智能体,已经具备加速数学前沿研究发展的能力。

扩大自动形式化的规模,将通过使全部已知数学成果变得可检索,彻底变革数学知识体系和数学发现方式。

p.s. 为了让这些形式化知识更加可维护,研究人员们还利用Gauss自动重构、优化改进了代码,把代码行数从峰值的50万行,压缩到了约20万行。

代码均已在GitHub上发布。

关于Gauss

Gauss背后公司Math Inc.的创始人,是xAI联合创始人、BatchNorm作者Christian Szegedy。

他在2025年创办Math,致力于用AI“解决数学,解决一切”。

此前,Gauss就因为用3周时间,完成陶哲轩和Alex Kontorovich提出的数学挑战——在Lean中形式化强素数定理(Prime Number Theorem,PNT),而一炮成名。

而陶哲轩本人也和Math有所合作,将解析数论中的显式估计形式化,把依赖大量计算的论证转化为经过验证、可复用的构建模块。

在当时,外界对于Gauss这样的AI Agent,还有许多质疑,包括自动化的程度、对数学问题隐含目标的忽略……但现在,正如Christian Szegedy自己所说:

(不到两年前)数学家们还认为,人工智能要达到能够协助完成此类数学形式化工作(菲尔兹奖级数学成果形式化)的水平,尚需多年。

但“硅基高斯”,在今天已经带来最新突破。

参考链接:

[1]https://x.com/mathematics_inc/status/2028542388717986135

[2]https://www.math.inc/sphere-packing

本文来自微信公众号“量子位”,作者:鱼羊,36氪经授权发布。

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