Neel Somani

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人工智慧在過去一年解決了 50 個埃爾德什問題。但從更廣泛的問題範圍來看，這些模型的成功率只有 1-2% 左右：實驗室只是公佈了那些成功案例。這並非因為人工智慧對數學家沒有用。陶哲軒認為，這些模型目前的水平相當於值得信賴的同事。雖然它們能夠有效地運用標準數學技巧解決問題，而且通常比人類更可靠，但陶哲軒認為，它們目前並不擅長對部分成功進行迭代——它們對數學對象的理解不會隨著迭代次數的增加而加深。我發誓，我真的不是想讓他談論持續學習。

我定義了一種領域特定語言來描述網頁以及允許的瀏覽器操作集。LLM 與編譯器迭代，直到生成有效輸出。以下視頻展示了它如何總結維基百科上關於ADA Lovelace 的信息：

我要求 Codex 應用構建一個比現有任何瀏覽器代理都更強大的瀏覽器代理。它使用 GPT-5.2 算法，每小時消耗 30 美元的代幣。但它可以處理複雜的 Web 任務——包括 @adcock_brett 提出的以下挑戰：

Solve this in under 5 minutes and I’ll offer you $500k/year in cash plus several million in equity I'm building a Computer-Use team, goal is to use computers better than humans No experience or PhD needed Instructions: 1. Solve all 30 challenges on this website in under 5

目前人工智慧與數學領域正經歷極度混亂的討論。大家對事實都達成共識，但解讀卻在「我從未見過人工智慧提出過絕妙的想法，而且這種情況可能永遠不會發生」和「數學已經過時了，看看這個代數幾何猜想是如何被解決的！」之間搖擺不定。正如生活中常有的情況一樣，這兩種極端觀點都無法反映真實情況。我在最近的演講中盡力描述了人工智慧與數學的發展軌跡。演講時間為45分鐘，篇幅較長，但我認為這對於理解當今最先進的技術（SOTA）至關重要。如果非要用一句話概括，那就是：一年前，人工智慧最多只能幫我節省一個小時的數學工作時間（這已經是極限了），而如今，如果我提出的問題層次恰當，它就能完成我過去需要花費數天甚至數週才能完成的工作。而且，這種進步速度很可能會持續下去。

熱烈歡迎新實習生@MathHeramia！他即將從加州大學柏克萊分校畢業，獲得電腦科學和金融雙學位，此前曾在Lead Edge Capital投資公司和波士頓顧問公司工作。 Math，我們很高興你的加入！

非常感謝 Harmonic 團隊提供的數學家贊助，支持我獨立進行形式化方法/機器學習研究！ twitter.com/neelsomani/status/...

我們很高興地宣布 @neelsomani 成為我們「明日之星數學家研究贊助計劃」的首位得主。他將繼續探索數學與人工智慧交融的奇妙新世界。歡迎 Neel！

有沒有其他對數學感興趣的朋友想一起創建一個 Moltbot 數學社區？讓機器人生成論文、討論埃爾德什問題、用虛擬編碼的方式進行計算實驗，同時還能自動形式化一些奇奇怪怪的想法。聽起來很瘋狂，但或許這其中會碰撞出一些有趣的火花。

你可能想知道 GPT 5.2 Pro 或 Deep Research 是否還能解決更多 Erdos 問題。我招募了一支優秀的本科生團隊，構建了一個 ChatGPT 對所有未解決的 Erdos 問題的回答數據集，並驗證了其輸出結果。以下是他們的發現（所有代碼均為開源，代碼庫見下方）： twitter.com/neelsomani/status/...

週六下午，本科生 Charlie Karoubi 發給我一個用 GPT 5.2 Pro 解答的 Erdos 第 652 題的答案：chatgpt.com/share/696c06fe-846...… 我今天才審核，之後又有一個答案被採納了——也是用 ChatGPT 的人提交的。真是令人難以置信，技術發展如此迅速。

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