毕树超官宣：Meta AI 连破 6 大世界猜想，数学界 AlphaGo 时刻来了！

luyuanhong

毕树超官宣：Meta AI 连破 6 大世界猜想，数学界 AlphaGo 时刻来了！

原创 ASI 启示录  新智元  2026 年 10 月 3 日 18:44  北京



就在今天，毕树超领衔的 Meta 超级智能实验室官宣——

在过去短短 6 个月内，Meta 的最新模型 Muse Spark 已经协助人类数学家连破 6 大数学领域的开放性难题。

其中 5 篇论文直接给出了悬而未决的世界前沿问题答案，甚至推翻了现有的群论拟议规则！



前有 OpenAI 、Anthropic 的模型，现在，Meta 也来征服这个领域的低垂果实了。

AI 颠覆人类数学研究的趋势，已经不可逆。

正如毕树超所言：「数学界的 AlphaGo 时刻，在今年降临了。」

毕树超：不是高斯，那就创造一个高斯

MSL 的领军人毕树超，跟数学有很深的渊源。

他本科毕业于浙大数学系，随后在 UC 伯克利拿下统计学硕士与数学博士。

2025 年 6 月，作为「超级智能竞赛」中最核心的人才之一，他加入 Meta 超级智能实验室，主攻强化学习与智能体前沿。

作为一个科班出身的数学博士，毕树超在 X 上写下这样一段真诚的话。

作为一个数学专业的学生，我曾意识到，我缺乏足够的自然天赋去独立解决那些我无比热爱的前沿开放难题。正是这种清醒的认知，促使我开启了机器学习的职业生涯。

从去年开始，我的目标进化了：我不再试图单枪匹马地去解决这些难题，而是致力于训练 AI 模型来替我们解决它们。

事实证明，这条路走通了。

Muse Spark 6 个月连破 6 大数学难题

什么叫「开放性研究问题」？它没有标准答案，甚至没有一条保证能走通的路。向前推进意味着不断试错、犯下新的错误、解决它们，甚至有时候要推倒重来。

在过去几个月里，多位顶尖数学家与 Meta 的 Muse Spark 1.1 和 1.2 模型结成了「科研搭子」。

他们的战绩是极其恐怖，直接横跨了概率论、微分方程、群论、优化理论、算术物理学、非结合代数六大基础科学领域，连发 6 篇重磅论文。

让我们来看看，「人类+AI」的最强战队，拿下了怎样的惊人战绩。

群论：AI 亲手写代码，揪出「黑天鹅」

在描述对称性的数学结构中，M. Kida 在 2024 年提出了一个著名的猜想：每一个具有「半阿贝尔」性质的有限群，也必定具有「单项式」性质。

在数学界，推翻一个规则最简单暴力的方法就是找出一个反例（黑天鹅）。

在这场搜寻中，Muse Spark 直接生成了极其复杂的搜索代码，在庞大的数学软件系统中找到了一个拥有 384 个元素的异常群！


论文地址：https://ai.meta.com/research/pub ... ed-not-be-monomial/

这个群满足半阿贝尔，却狠狠打脸了单项式规则。



微分方程：终结「波函数坍缩」的十年悬案

想象一场拔河比赛：一股力量让光波收缩，另一股力量让光波扩散，它会永远集中下去，还是会最终坍缩？

对于受激光物理学启发的「质量临界双调和非线性薛定谔方程」，科学界自 2015 年起就留下了波函数坍缩的悬案。

自 2015 年以来，数学界一直无法用严谨方法证明这一点，只能靠 2002 年的计算机模拟去猜想。


论文地址：https://ai.meta.com/research/pub ... hrodinger-equation/

这一次，Muse Spark 辅助研究员 Leonard Dinh 处理了海量的偏微分方程放缩计算，测试了多种维里恒等式的变体，最终彻底证明：在二维及更高维度的径向对称负能量条件下，波必然在「有限时间内」发生爆炸坍缩。



概率论：揭开高维空间的「生死临界点」

在极高维度的空间里，把一堆随机散落的「高斯点」拟合到一个完美的椭球面上，这可能吗？这在低维空间就像试图用一个圆环精准套中地上所有散落的沙粒。

在数学家 Aykut Arslan 的引导下，Muse Spark 帮助推演了一个极其尖锐的「严格阈值」。


论文地址：https://ai.meta.com/research/pub ... -ellipsoid-fitting/

AI 辅助验证了极其复杂的概率不等式，证明了：当随机点的数量低于这个阈值公式时，拟合几乎 100% 存在；但只要越过这条红线哪怕一点点，拟合就绝对不可能存在（概率骤降为 0 ）。

一个震撼细节是： 就在这篇论文成型的同时，全球有三个独立团队也在死磕这个问题。Muse Spark 不仅帮助 Meta 团队紧跟节奏，还独立确立了这个问题的理论极限。


Two ellipsoid diagrams and a threshold axis show that an exact Gaussian fit exists with high probability below n approximately d squared over four, but not above it.

算术物理学：跨越 40 年，AI 串联数论与弦理论

这是最体现大模型「跨界联想」能力的一战。上世纪 80 年代，数学巨匠 Yuri Manin 曾设想数论与弦理论之间存在某种隐秘联系。

这一次，Muse Spark 帮助研究人员将「p 进制弦理论」与「数论」这两个看似天差地别的领域成功连结。

它不仅理解了基于 Tate 曲线的已知联系，更将其推演到了极为复杂的「亏格二 Mumford 曲线」上。它证明了，在不同的数学语言下，两者计算的其实是同一个物理量！


论文地址：https://ai.meta.com/research/pub ... unction-on-a-curve/

其中，Muse Spark 不仅提供了灵感，它还直接起草了这篇论文中的三个核心技术章节！ 包含了极其繁琐的代数几何翻译与候选证明。



优化理论：找到完美简化的终极法则

面对极其复杂的二元多项式优化问题，数学家总想通过「松弛法」将其简化。Del Pia 等人在 2026 年提出疑问：这种简化什么时候是无损的？

想象三个重叠的文氏图圆圈。Muse Spark 极其聪明地引入了「概率重构」的视角，帮助数学家看清了本质：当两个圆的交集区域（且不包含第三个圆）中恰好只有一个决策变量时，简化是完美的；一旦多于一个，就会产生计算鸿沟。


论文地址：https://ai.meta.com/research/pub ... three-alpha-cycles/



非结合代数：受生物学启发的代数重构

「演化代数」是受生物遗传学启发的数学结构。之前有学者提出了一种测试，用于鉴定某类代数是否属于「可解」级别。

Muse Spark 根据研究员的提示词，迅速构建了一个精巧的三维空间反例。这个小反例完美通过了前人的测试，但根本不是可解代数。

更绝的是，AI 并未止步于推翻，它进一步提出：不能只看单独的元素，必须引入「整体子空间」的概念来进行替代性表征。


论文地址：https://ai.meta.com/research/pub ... nd-perez-rodriguez/

没有超级电脑，只有网页端对话

看完这六大突破，如果你以为科学家们动用了 Meta 内部的超算矩阵，或是搭建了极其复杂的 API 脚手架，那你就大错特错了。

这恰恰是本次事件最细思极恐的地方：所有的数学家，仅仅是打开了网页端的 meta.ai ，开启了 Muse Spark 的「思考模式」。 纯靠自然语言提示词，就推倒了世界级的前沿猜想。

这说明，AI 的底层推理能力，必然已经跨过了一道门槛。

现在，这 6 篇论文已经经历了严苛的独立双重审查。并且，每篇论文都清晰、诚实地标注了：哪一段是人类学者起草的，哪一段是 AI 独立生成的。

今天，我们在数学领域见证了「AlphaGo 时刻」。

因为数学具备高度结构化的严密规则与内在的自我验证机制，当AI已经能够在这个严密的逻辑王国里开拓时，它的能力必将向外溢出。

正如毕树超预测的那样：「虽然物理验证的限制会导致速度不同，但类似的智能跨越，必将在生物学、化学和物理学中全面展开。」

当数学界的 AlphaGo 时刻降临，前方是一片璀璨的无人区。

参考资料：

https://research.meta.ai/blog/so ... h-problems-together
https://x.com/shuchaobi/status/2106107996938047572?s=20

编辑：Aeneas

新智元

波斯猫猫

数学家的含金量正日益降低，地位也受到前所未有的威胁。

AI啊, 你纳闷就这么厉害! 天菩萨耶!