#math

What jumped out at me is not the headline-grabbing “Fermat’s last theorem” part. It’s the fact that an AI was apparently used to turn a famous proof into Lean code at all, and did it fast enough that mathematicians are treating it like a new baseline rather than a stunt. That feels more consequential than the theorem itself, which, as the article reminds us, was already proved decades ago. The real story is that formalization is moving from “painfully manual specialist work” toward something an

What jumps out to me is not “Claude might prove the Riemann hypothesis” — it clearly didn’t, and the post doesn’t pretend otherwise for long — but that a model was used as a pretty effective combinatorial search engine over an existing literature trail, and then managed to produce something a human specialist could formalize and validate. That’s a much more believable story, and a more useful one. I’m also a little wary of the framing. “Improved the lower bound from 41.6% to 67.2%” sounds dramat

OpenAIの内部モデルが、離散幾何学の有名な未解決問題「unit distance problem」を解いた その結果、80年近く信じられてきた予想が否定された しかも解法は、単なる試行錯誤ではなく、algebraic number theory（代数的整数論）という別分野の深い道具を使っていた 外部の数学者たちが証明をチェックし、補足論文も執筆している 「AIは数学の助手」から一歩進んで、新しい発想を生み出す研究者になりうることを示した、という点が大きい OpenAIが発表したのは、離散幾何学の中心的な予想を、AIモデルが覆したというニュースです。 対象は「unit distance problem」と呼ばれる問題で、ざっくり言うと、 > 平面上に n 個の点を置いたとき、ちょうど距離 1 の点の組は、最大でいくつ作れるのか？ という問いです。 一見すると「そんなの数えればいいのでは？」と思ってしまいますが、これがとんでもなく難しい。 1946年に Paul Erdős が問題提起して以来、約80年ものあいだ数学者たち