AI连破数学难题，腾讯研究员谈人机协作新范式

近期，人工智能在数学领域接连取得突破性进展。8月初，OpenAI披露其测试模型已解决或推动解决了10道长期未解的数学难题，涉及高维几何、编码理论、群论等多个分支。此前，腾讯混元科研智能体Hyra基于Hy3大模型，仅用24小时便攻克了加法组合学领域一项延续50余年的和差集公开难题，将最优指数推进至理论极限值2。

针对AI是否将取代科学家的热议，腾讯混元算法研究员林𬀩指出，当前科研智能体仍高度依赖人类构建的研究环境，包括数据资源、算力支持和工具配置。真正体现原创性的环节——如提出有价值的问题、判断研究意义、验证成果可靠性——依然由人类主导。他举例说，混元在解题过程中并非简单检索，而是模拟人类数学家的思路：提出猜想、多路径试错、分析失败、总结中间结论，再动态调整策略，整个过程如同一个由多个AI智能体组成的虚拟团队，各自独立探索并定期交流，最终收敛出完整证明。

林𬀩认为，评价AI是否实现原创发现，关键不在于是否使用检索或计算，而在于能否提出前所未有的有效思想、发现新结构，并经受独立验证。他展望，未来科研范式将由人类负责方向与标准，AI承担大规模多路径探索，双方共同完成验证与知识沉淀。这一转变要求科研系统从单轮问答升级为具备长期记忆与自我反思的持续运行平台，并从单一模型进化为多智能体协作网络。从行业趋势看，人机协同科研正从概念走向实践，有望重塑基础研究的组织形态。