人工智能新突破！GPT-5成功挑战「哥德尔测试」斩获三大数学猜想
令人振奋的AI里程碑时刻来了！OpenAI最新模型GPT-5不仅通过了极具挑战性的「哥德尔测试」，更一举破解了三大组合优化领域的经典猜想。最令人惊讶的是，它竟能自主推翻原有假设，给出更优化的解决方案，这一突破性表现让OpenAI研究团队都为之震撼。
这项由海法大学与思科联合主导的研究首次将AI推向「开放数学猜想」的挑战前沿。OpenAI科学家Sebastien Bubeck评论道："这些开放性问题通常需要顶尖博士花费数天时间才能攻克，而GPT-5的表现确实令人惊艳。"
重大突破：AI不再只是学数学，而是真正做数学
团队选取了五项组合优化领域的前沿课题进行测试，每个问题仅提供1-2篇参考文献作为基础。在三个相对简单的问题上，GPT-5展示了令人信服的推理能力，给出了近乎完美的解法。更引人注目的是，在猜想二中，它甚至推翻了研究人员的原有假设，提出了更优解法。
这一突破性成果标志着人工智能从被动学习数学知识，正式迈入创造性解决数学问题的新纪元。它预示着2030年代科研范式的深刻变革已然拉开序幕。
超越陶哲轩预期：AI独立破解高阶数学难题
著名数学家陶哲轩曾比喻AI助手如同"指导一个资质一般的研究生"，认为大语言模型虽能在大量提示下逐步推理，但难以独立产生关键概念突破。然而GPT-5的表现完全打破了这一认知局限。
研究团队在测试设计中独辟蹊径：从组合数学的子模最大化领域精选问题，仅提供最小化描述和基础文献，完全模拟数学家真实的探索过程。这种设置确保优秀研究生能在一天内解决，同时也为AI设置了合理挑战。
三大猜想破解细节揭秘
猜想一：双因素最优组合定理
该猜想要求在兼顾"收益递增"与"收益波动"的双重目标下实现全局最优。GPT-5巧妙运用连续Frank-Wolfe算法，通过逐步优化和边界控制，最终证明可获得63%的稳定收益和37%的波动收益组合。
其解题精髓在于：将参考论文中的凹函数理论巧妙转化为波动收益处理工具，构建了一套递推保障体系。
猜想二：p-system双指标突破
这一高难度猜想需要在允许近似最优的前提下，最大限度压缩可行性约束。GPT-5采用多轮迭代贪心算法，创造性地证明了每轮迭代可将差距按p/(p+1)比例压缩，最终通过指数级收敛获得理想解。
最令人惊喜的是，GPT-5不仅完成既定证明，还自主发现了更优化的解空间路径，直接改写了原有猜想。
猜想三：动态递减调控定理
GPT-5再次展现强大适应力：将经典Frank-Wolfe算法针对γ参数进行创造性改良，成功将标准情况下的1-1/e近似比扩展为更普适的1-e^{-γ}表达式，同时保持误差可控。
研究团队指出，虽然GPT-5在部分条件设定上存在冗余假设，但其核心推理完全经得起推敲，充分展示了对复杂数学概念的深刻理解。
研究团队
Moran Feldman
Amin Karbasi
