新未名空间

The previous record (₄₁.7%, more than 5/12) was set in 2019 by Pratt, Robles, Zaharescu & Zeindler. It improved on their own ₄₁.5% result from 2017 (a gain of roughly 0.2 points). Before that the bound had only crept up by about 1 point total since Conrey’s 40.8% in 1989.

不会剽窃了张益唐的吧？

牛。这要是人类数学家做的，算较大成果了。

张旺教授 写了： 2026年 8月 10日 17:59

牛。这要是人类数学家做的，算较大成果了。

这比老张的差远了，根陶哲轩那些改进下限的差不多

张旺教授 写了： 2026年 8月 10日 17:59

牛。这要是人类数学家做的，算较大成果了。

这个是不是还得经过人类审稿核实？A I 智能会不会太强大以至于人类根本理解不了？

AI数学现在这么牛逼了啊，不是前两年还不能比较两个数的大小嘛

如果现在用AI做科研，搞出来的结果，算不算作弊？就好比，现在有人用AI写科研/毕业论文，然后不被允许。

搞计算，搞模拟的，一些科学，是不是现在能够得到快步发展

再八卦一下。

里边提到的Goldston比较有意思，他的单位是 San Jose State University, 一般大学。但他及合作者的工作，是张益唐孪生素数工作的基础之一。这次Claude在黎曼假设的进展，也跟他前期工作有关。算起来Goldston挺牛的。

有幸见过里边提到的Conrey和Montgomery。Conrey是Montgomery的博士。Montgomery成名甚早，1970年代初在黎曼假设方面做出过重要贡献。见他那时他有60岁左右，怀里抱一个很小的小孩。俺以为是其孙辈，但旁人告诉我是其子.

Scraper 写了： 2026年 8月 10日 18:08

这个是不是还得经过人类审稿核实？A I 智能会不会太强大以至于人类根本理解不了？

文里提到两个专家Conrey和Goldston已经审过了。

张旺教授 写了： 2026年 8月 10日 18:26

再八卦一下。

里边提到的Goldston比较有意思，他的单位是 San Jose State University, 一般大学。但他及合作者的工作，是张益唐孪生素数工作的基础之一。这次Claude在黎曼假设的进展，也跟他前期工作有关。算起来Goldston挺牛的。

有幸见过里边提到的Conrey和Montgomery。Conrey是Montgomery的博士。Montgomery成名甚早，1970年代初在黎曼假设方面做出过重要贡献。见他那时他有60岁左右，怀里抱一个很小的小孩。俺以为是其孙辈，但旁人告诉我是其子.

围棋的alpha go 也是拿低级的职业棋手 练手

张旺教授 写了： 2026年 8月 10日 18:26

再八卦一下。

里边提到的Goldston比较有意思，他的单位是 San Jose State University, 一般大学。但他及合作者的工作，是张益唐孪生素数工作的基础之一。这次Claude在黎曼假设的进展，也跟他前期工作有关。算起来Goldston挺牛的。

有幸见过里边提到的Conrey和Montgomery。Conrey是Montgomery的博士。Montgomery成名甚早，1970年代初在黎曼假设方面做出过重要贡献。见他那时他有60岁左右，怀里抱一个很小的小孩。俺以为是其孙辈，但旁人告诉我是其子.

搞数论，活下来的都是牛人。

其实数学本质上跟围棋差不多。狗出来以前，职业棋手多牛逼啊。动不动就大局观，的一些虚的，让人感觉望尘莫及。其实狗说了就是计算。

数论上AI突破的可能性不大。

范畴论像在规划整齐的城市里找路，代数几何像在结构复杂但有完整建筑规范的大楼里找房间，表示论和同调代数像在大型交通枢纽里换乘；组合数学像岔路全都看得见、但岔路多到爆炸的森林；数论则像黑森林，问题往往很简单，但你根本不知道该往哪挖，可能挖着挖着突然通到椭圆曲线、模形式和代数几何；泛函分析像无限维仓库，规章很完整但货架无穷；动力系统像预测天气；PDE 更像会自己变形的地下洞穴，尺度、边界、奇点一变，地图就得重画。AI 大概最喜欢“结构复杂但路标清楚”的地方，最怕“问题很短，但关键入口根本没有路标”的地方。

明年估计就是每个星期证明一个猜想了。

基本上如果是通过机械计算推理的方法能够达到的结果，

AI都能马上达到，这个没有什么奇怪的，

这个并不是智能。

比如跑步，

人类就没法追上自己发明的汽车。

Goldston 超级大牛扫地僧啊。

他采访张益唐的录像，很有意思：

老张一口上海口音英语。

张旺教授 写了： 2026年 8月 10日 18:26

再八卦一下。

里边提到的Goldston比较有意思，他的单位是 San Jose State University, 一般大学。但他及合作者的工作，是张益唐孪生素数工作的基础之一。这次Claude在黎曼假设的进展，也跟他前期工作有关。算起来Goldston挺牛的。

有幸见过里边提到的Conrey和Montgomery。Conrey是Montgomery的博士。Montgomery成名甚早，1970年代初在黎曼假设方面做出过重要贡献。见他那时他有60岁左右，怀里抱一个很小的小孩。俺以为是其孙辈，但旁人告诉我是其子.

doublethink 写了： 2026年 8月 10日 16:51

The previous record (₄₁.7%, more than 5/12) was set in 2019 by Pratt, Robles, Zaharescu & Zeindler. It improved on their own ₄₁.5% result from 2017 (a gain of roughly 0.2 points). Before that the bound had only crept up by about 1 point total since Conrey’s 40.8% in 1989.

ai最后逃脱目前的数学体系自建一套简单的，那才有意思

tbsg 写了： 2026年 8月 10日 19:15

其实数学本质上跟围棋差不多。狗出来以前，职业棋手多牛逼啊。动不动就大局观，的一些虚的，让人感觉望尘莫及。其实狗说了就是计算。

这个说法太业余了，完全不对。
alphago的突破，根本不在计算量或逻辑思维，而在“形象思维”，或者叫大局观，也就是局面判断函数。
这个函数是因为computer vision的突破而突破的。alphago是用cnn来看图（棋局），输出一个胜率。
之前的方法都是这个地方不行。
论局部死活的计算，alphago有时候还会算错，但大局观极好。
这和以前的计算机围棋（基于传统AI search）正好相反。
这也是传统AI和DL正好相反的地方。

cnn 等等最后还是GPU在算嘛。归根结底还是有量化和计算的

pascaldechin 写了： 2026年 8月 10日 19:57

这个说法太业余了，完全不对。
alphago的突破，根本不在计算量或逻辑思维，而在“形象思维”，或者叫大局观，也就是局面判断函数。
这个函数是因为computer vision的突破而突破的。alphago是用cnn来看图（棋局），输出一个胜率。
之前的方法都是这个地方不行。
论局部死活的计算，alphago有时候还会算错，但大局观极好。
这和以前的计算机围棋（基于传统AI search）正好相反。
这也是传统AI和DL正好相反的地方。

pascaldechin 写了： 2026年 8月 10日 19:57

这个说法太业余了，完全不对。
alphago的突破，根本不在计算量或逻辑思维，而在“形象思维”，或者叫大局观，也就是局面判断函数。
这个函数是因为computer vision的突破而突破的。alphago是用cnn来看图（棋局），输出一个胜率。
之前的方法都是这个地方不行。
论局部死活的计算，alphago有时候还会算错，但大局观极好。
这和以前的计算机围棋（基于传统AI search）正好相反。
这也是传统AI和DL正好相反的地方。

后期alphago zero不依賴看圖。围棋虽然算路是天文數字，但是問題本身是有邊界的，可以找到確定的优化算法。如果棋盘是無限的（在比如一定步數后完全收官看誰占地多），就很像一些數學問題了。

好像是反过来了，看图是人脑下围棋的方法。阿法狗每一步都有几率，早期是读棋谱，后来是左右互博，就是通过海量经验训练出来的纯计算能力。数学也是差不多，数学计算思路再多也禁不住海量学习。我看ai主要是能不能提出新的数学问题，至于证明求解估计人类很快就不行了。

Scraper 写了： 2026年 8月 10日 17:41

不会剽窃了张益唐的吧？

说不定

AI抄袭也不说