JUAN LI · AI4SCIENCE

每日简报

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GPT-6 Astra解出FrontierMath Tier 4最后一题,Epoch AI宣布该层饱和

AI数学的最后一道高墙,塌了!GPT-6 Astra刷穿FrontierMath Tier 4 FrontierMath Tier 4,饱和了 henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 刚刚,最后一道FrontierMath Tier 4难题,被GPT-6 Astra攻破了。 至此,这套曾经被视作大模型数学噩梦的研究级测试,所有题目都已经至少被AI成功解出过一次。 Epoch AI也正式给它下了结论,FrontierMath Tier 4,饱和了。 虽然从上面的图里看,Astra还没有直接干到100%,OpenAI自己公布的成绩也是97.6%。 但按照Epoch的算法,“全部解出”指的是把不同模型、不同时间的尝试累积起来以后,Tier 4里的每一道题都已经有过成功解答。 而Astra干掉的,正是此前唯一还没有被AI攻破的那一道。 (简单理解就是Astra可能在某次测试中出错了,但它对的那道题是此前没被解出来的) 有一说一,这个发展速度还是相当离谱的。 如果你关注模型评测的话,就知道2025年7月11日,Tier 4刚刚推出时,榜上最高成绩只有大约5%。 现在刚过了一年零2个月,这个曾经的“高墙”已经变成了“台阶”,最后一道难以被AI通过捷径绕道解决的问题也被跨越。 出题人自马凯特大学数学副教授Jay Pantone也表示,以往AI都会找数值捷径,而这一次,AI的解法和自己相当接近。 不过,就在最近GPT-6 Astra集中向数学界猛攻,三天两头解决千禧年难题之际,Pantone表示自己已经很难惊讶了! 可以说,数学俨然已经成了Astra最近刷存在感最猛的地方之一。 从不足2%,到专门加一道“研究级防线” FrontierMath最早于2024年11月7日发布,而它诞生的目的,本身就是为了避免数学Benchmark过快被AI刷穿。 当时像GSM8K、MATH这样的传统数学Benchmark已经越来越难拉开头部模型之间的差距,于是Epoch AI联合60多位数学家,重新设计了一批此前从未公开过的原创题。 其中,就包括陶哲轩、Timothy Gowers、Richard Borcherds等菲尔兹奖得主。 陶哲轩当时看完其中一些研究级题目后直言,这些题“极其困难”,甚至判断最难的Tier 3,可能还能让AI再卡上几年。 结果第一轮测下来,果然不出所料,领先模型的正确率还不到2%。 具体的,在最开始,FrontierMath的核心题库共有300道题,按照难度分成Tier 1、Tier 2和Tier 3三个层级。 Tier 1大致接近高难度本科题和数学奥赛,不过允许使用更高级的工具;Tier 2已经来到高年级研究生难度;Tier 3则更接近博士生早期会遇到的探索性研究问题。 但随着推理模型出现,这前三层也开始越来越不够用了,于是2025年,Epoch又往上加了一层,Tier 4。 Tier 4大多由数学教授和博士后设计,每个人会围绕自己的研究方向,进行数周左右的短期研究,最后再把成果压缩成一道可以被自动验证的问题。 最初,Tier 4一共收录了50道题。它们覆盖的范围包括分析、数论、组合数学、拓扑、代数几何…… 在发布之初,所有模型历次测试加起来,也只有3道题曾经被解出,而且这些解答还依赖了一些正确、但没有被充分论证的假设。 鉴于此,在官网的公开样题页面上,Epoch还一度写道:其中一些题,可能几十年都不会被AI解决。 (这句话现在开始被反复鞭尸) 不过随着模型越来越强,另一个问题也暴露了出来:题库本身也开始经不起AI“拷打”了。 OpenAI在测试过程中发现,FrontierMath里的错误比预期更多。 随后Epoch启动独立审计,先用GPT-5.5和Claude Opus 4.7筛查疑点,再交给数学家逐题复核。最终在2026年6月推出v2版本,其中Tier 4修正了12道题、移除了7道题,留下43题。 修订之后,模型的成绩依然一路往上冲。 GPT-5.6 Sol做到83.0%,Claude Fable 5达到90.2%,到了GPT-6 Astra,成绩已经来到97.6%。 更关键的是,Astra还补上了此前唯一一道从未被AI解出的题。 至此,Tier 4里的每一道题,都已经至少被AI成功攻破过一次。这套专门为最强模型加出来的研究级防线,最终也被刷穿了。 不过,这并不意味着“数学已经被AI解决了”。恰恰相反,FrontierMath自己已经开始往下一阶段走。 现在整个项目除了Tiers 1-4,还增加了真正的Open Problems,以及把Erdős开放问题形式化进Lean的FrontierMath Erdős。 前者直接拿尚未被数学界解决的研究问题考模型;后者则要求AI写出能够通过形式化验证的完整证明。 这一次,Astra在FrontierMath Erdős的68道问题里,只解决了2道。 故事仍在继续~ - A社承认Claude安全对齐存在缺陷,但“尚无解决方案”2026-09-12 - AGI时代的第一个生图模型,ChatGPT Images 2.5上线2026-09-10 - 李飞飞刚发Atlas,中国开源“同款”已抢跑半年?2026-09-04 - 今年最难的机器人Demo,“机器人含量”为02026-09-03

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推理模型具备系统性思维吗?规则归纳任务的同构变体测试

论文把认知科学中成熟的规则归纳任务引入对当前推理模型的评估,用来检验其思维是否具有系统性——即理解一个概念是否必然带来对相近变体的理解。研究利用任务的组合结构,通过重组、替换等任务同构方式生成结构等价的变体。结果显示,模型即使能正确解出原任务,也常常在结构等价的变体上出错,说明许多模型行为缺乏系统性,难以在既有评测语境之外稳健地确立推理模型的认知能力。

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SAIR 发起 Andrews–Curtis 猜想挑战赛

SAIR Foundation 与加州理工学院 Math-AI 团队合作,由 Sergei Gukov、Terence Tao 和 Lucas Fagan 组织的 Andrews–Curtis 猜想挑战赛今日开放。该猜想是组合群论的重要开放问题,并与低维拓扑、奇异光滑四球面、光滑四维 Poincaré 猜想及 Generalized Property R 猜想相关;其解可写成易于验证的组合搜索问题。参赛者需通过 AC1 反转、AC2 相乘、AC3 共轭等不改变底层群的移动,把平衡表示化为平凡表示。Caltech 此前用强化学习和组合搜索处理潜在反例,但许多重要情形仍无进展;组织者希望借助近期 AI 进展解决或证伪该猜想。最著名的 Akbulut–Kirby 族中,AC-平凡性仍开放。

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“幼稚的操场吹嘘”:OpenAI称最新AI模型破解一项Millennium Prize Problem,数学家感到不安

OpenAI宣称其最新AI模型攻破了一项“Millennium Prize Problem”;该难题悬赏100万美元,数十年来难倒人类。按《卫报》报道,这家估值近万亿美元的私营公司动用了1万个可自主执行任务的AI代理,估算花费1500万美元。数学家既震惊又不安:他们担心进行中的工作被他人抢先吞掉,也担心一键解题时如何培养下一代。圣安德鲁斯大学纯数学负责人Colva Roney-Dougal称自己“有点不知所措”,三个月前还认为AI短期内难有显著突破;曼彻斯特大学David Silvester说领域“非常不稳定”,认为只要有足够资源,所有开放数学问题都可能被攻下;沃里克大学James Robinson则批评大科技公司为炫耀最新模型而烧掉难题燃料,像“幼稚的操场吹嘘”。源文本在最后一句引文处截断,且未提供独立验证或技术细节。

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后一日

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