看过电影《美丽心灵》（A Beautiful Mind）的观众，对数学天才约翰·纳什在攻克复杂数学难题时的挣扎与成就印象深刻。解决此类“不可解”问题在科学与数学领域意义重大，它们往往是推动科学发现、技术进步及拓展知识边界的关键力量。
Google DeepMind在此领域取得突破性进展。该公司利用大型语言模型成功破解了一道长期未解的数学难题。研究人员在《自然》杂志发表的论文指出，大语言模型不仅能攻克传统科学谜题，还能生成前所未有的新验证信息。
名为FunSearch的新工具证明了大语言模型具备真正的发现能力。目前，研究人员正借助该方法，在基础数学和计算机科学领域持续探索人工智能驱动的科研新范式。
解题机制：人机协同迭代
该方案是如何实现的？研究人员首先使用Python编写了部分代码框架，但保留了核心难点。随后，大语言模型Codey介入并尝试补全剩余逻辑。
尽管Codey的初始建议未必正确，但系统通过控制机制对其进行评估并筛选最优解。经过数百万次建议生成与数十轮迭代优化，最终从海量输出中锁定了能准确解决问题的代码，从而实现了突破。
这一进展表明，将大语言模型深度整合至研究流程，为数学问题解决提供了全新路径。数学家们正持续探索其潜力，以进一步理解AI在数学发现中的应用价值。