刚刚,十个Claude 5.5攻克百年物理猜想

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10个Claude Sonnet 5.5智能体通宵15小时,通过自主协作、形式化建模与Lean代码验证,首次完成汤姆逊问题N=7(7个电子在球面上最低能量构型)的严格数学证明,攻克这一悬而未决122年的物理数学难题,标志AI从解题迈向自主科研。

摘要由 Mars AI 生成
本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

球面上的7个电子,竟难住了人类数百年。 

就在今天,10个Claude Sonnet 5.5,通宵15个小时,互发1270条消息,写出17895行Lean代码。 

结果,把一道悬了122年的物理数学难题——汤姆逊问题N=7,直接完成证明了! 

Lean

没有人类介入,没有预设分工。 

十个Claude 5.5自己建群、自己吵架、自己选算法、自己合并代码。 

最恐怖的是,这份证明通过了Lean内核和独立内核nanoda的双重验证。改一个整数,nanoda立刻报错。 

这一刻,标志着AI不只是会解题了。AI开始自己做研究了。 

Lean

「七星连珠」之谜,困扰物理界百年

1904年,发现电子的J.J.汤姆逊,提出了著名的「葡萄干布丁」原子模型,想弄清电子在原子里怎么排布。 

模型后来被卢瑟福推翻了,但留下的这道题活了下来,名字就叫「汤姆逊问题」。 

Lean

这个问题,听起来巨简单—— 

把N个电子扔到一个球面上,彼此排斥,怎么站,总能量最低?

注意,是总能量最低。只把某两个电子拉远,可能会把其他几个挤到一起。 

过去的122年里,被严格证完的只有寥寥几个: 

2、3、4、6、12个点,靠几何对称性解决; 

5个点,拖到2013年,数学家Richard Schwartz借助计算机才证完; 

8个点,就在今年9月18日,由Kryvonos、Liehr、Taylor三位数学家挂上arXiv,并用Lean做了形式化。 

而7,夹在中间,一直空着。 

数十年来,世界各地的超级计算机跑了无数次数值模拟,所有结果都指向同一个优美的直觉构型——「五角双锥」(Pentagonal Bipyramid): 

赤道上均匀分布5个电子,南北两极各钉死1个,理论能量值约等于14.4529774142

数值模拟能跑出一万次这个数字,但模拟不是证明。 

Lean

只要没有逻辑上的绝对闭环,就永远无法排除在某处极其晦涩的微小折角里,藏着一个能量更低的「幽灵构型」。 

百年来,人类始终拿不出对N=7的完备、严密数学形式化证明。 

直到来自Vals AI的Hung Tran,把这个任务交给了由10个Claude组成的虚拟实验室。 

10个Claude 5.5组队,通宵15h开会

这场实验里,人类先把任务边界钉牢。 

他们把10个Claude Sonnet 5.5智能体,全部调到「最大算力投入」状态,扔进一个交互看板和Lean证明环境里,目标只有一个: 

证明「五角双锥」是7个电子在球面上的最低能量排布。

没有给它们具体步骤。只给了两个固定的Lean定理陈述,以及九个可能的探索方向。 

接下来15个小时,全交给它们。1270条技术讨论消息。 

有的Claude试一条路走不通,把失败贴上来;有的接着改;有的发现两条路其实能合并。 

Lean

后来,其中一个Claude主动认领了「集成者」的角色,把各路验证通过的零件,一块块塞进同一个文件Solution.lean。 

硬规矩只有一条:没过检查器的,一律不算。 

必须能从零复现编译、必须和题面一字不差地对上、不许偷偷加公理。 

最终,得到了一份17,895行Lean形式化证明。 

改一个整数,就报错

这份证明的核心策略,极其精巧。 

它按任意两个电子之间最小内积m的值,把整个连续构型空间切成几个区域,逐个击破。 

区域一:m ≥ -0.90

这个区域里,没有任何一对电子「接近反极点」。 

Claude用了一个5次三点半定规划边界,配合内核可直接检验的精确整数数据,证明该区域内任何构型的能量都高于五角双锥至少3×10⁻⁴。 

区域二:m < -0.90

这个区域更棘手,存在接近反极点的电子对。智能体把它继续细分: 

[-0.99, -0.90]的五个切片,每个切片用一个严格的三点凭证排除,高出最优能量约2.6×10⁻⁶。 

极冠区域m ≤ -0.99,由高精度凭证约束。这个凭证给出的能量下界,只比五角双锥的能量低2.3×10⁻¹⁶。

Lean

这是一个极其狭窄的窗口。 

它把潜在的「竞争者」全部压缩到五角双锥的极窄邻域内。 

然后,Claude用区间算术刚性论证和精确二阶局部极小值定理,彻底锁定唯一性。 

最狠的一步来了:所有数值凭证,全部被舍入并转换为精确整数与有理数。 

这意味着整个证明脱离了浮点误差,脱离了外部求解器依赖,完全建立在精确代数运算之上。验证结果: 

Lean内核全量编译:599秒通过,其中lake build耗时344秒,完成8,928个编译任务。

独立内核nanoda校验:47,854个声明,零错误。

负对照实验:仅仅改动证明数据里的一个整数,nanoda立刻报错中止。

改一个整数就报错。这是形式化验证最硬核的可信度证明。 

Lean

数学AI,开始「做研究」了

过去说AI做数学,指的是它「会解题」:给一道奥赛题,吐出一个答案。 

现在,一整条研究链条正在被Agent接管:找证明路线、并行试错、裁决哪条路值得走、把代码合进一个文件、最后交给机器验收。 

数学AI,正在从「会解题」,走向「会做研究」。 

人类数学家花了几十年没做到的事,10个AI只用了一个通宵。 

而且,它们全程没有人类插手。它们自己建群,自己讨论,自己分工,自己合并代码,自己通过验证。 

刚刚,10个Claude通宵15小时做了一件事。 

它们不只是证明了一个百年猜想。它们证明了一件事: 

AI已经准备好,和人类一起做数学了。 

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录

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