OpenAI通用推理模型自主攻克80年埃尔德什单位距离猜想

2026年5月27日，OpenAI正式宣布其研发的通用推理模型在无人类干预引导的前提下，独立解决了数学家保罗·埃尔德什1946年提出、困扰学界80年的埃尔德什单位距离猜想。该突破打破了数学界对该问题的长期共识，标志着AI角色从科研辅助工具向独立科学发现主体的关键跃迁。

不少看过该证明预印本的数学家都给出了类似评价：“完全想象不到这种解法路径”。作为组合几何领域知名度最高的公开难题之一，埃尔德什单位距离猜想过去80年里至少吸引了全球超过300位顶尖数学家投入研究，却始终没有得到最终的确定性结论。

这个由匈牙利传奇数学家保罗·埃尔德什1946年提出的问题，核心逻辑看似十分简单：平面上摆放n个点，最多能有多少对点的距离恰好等于1？过去数十年间，学界几乎形成了统一共识：最优的点集排列应该接近棋盘网格结构，单位距离点对的增长速度几乎为线性，此前所有的数学推导都在朝着这个方向补充论证，没有人怀疑过这个前提假设的合理性。

和人类数学家的解题路径完全不同，OpenAI的通用推理模型并没有沿着传统几何分析的思路推进，反而跨界调用了代数数论领域的类域塔、Golod–Shafarevich定理等工具，构造出了一套完全突破学界想象的全新点集排列方式，直接推翻了此前持续数十年的“线性增长”共识。整个推导过程是无人类干预全流程自主推导，甚至OpenAI内部团队在拿到模型输出的证明结果时，花了整整三周才完成正确性核验。