新智元报道 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 Spark6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，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/publications/semiabelian-groups-need-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/publications/finite-time-blow-up-of-radial-negative-energy-solutions-for-the-mass-critical-biharmonic-nonlinear-schrodinger-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/publications/the-strict-threshold-for-gaussian-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。 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