30-taon na problema sa graph theory, nagbagsak sa isang gabi.
Ngayon lang, tinanggihan ng GPT-5.6 Pro ang isang 30-taong paniniwala sa larangan ng teorya ng grap—Dinitz-Garg-Goemans.
Ang ebidensya na ibinigay niya ay lubos na malinaw: isang larawan, ang gastos ng score flow ay 58.
At ang anumang hindi hiwa-hiwalay na daloy na hindi lumalampas sa 15 na kapasidad, ang gastos ay kahit anong mas mataas sa 60.
58＜60, nagbukas ang isang teorya sa graph na nakalabas ng 30 taon.
Sa parehong araw, ang doktor ng Columbia University na si Shouqiao Wang, gamit ang GPT-5.6 Sol kasama ang Codex workflow, nalutas ang 6 open Erdős problems sa loob ng 5 araw.
Kahapon gabi, ipinahayag ang bagong pagkakataon ng Fields Medal.
Ngayon sa loob ng komunidad, isang sabi ay umuusbong nang malakas: ito ay maaaring ang "huling pagkakataon" ng Fields Medal.
Isang 30-taong hula
GPT-5.6 Pro na ipinaglalaban
Sa这一次， ang buong transcript ng pag-uusap kasama ang GPT-5.6 Pro ay nailabas na.
Sinabi ni Dmitry Rybin na ang "AI na Nagpapatalsik sa Lumang Hipotesis" ay halos naging viral na meme na sa internet.
Ngunit tunay niyang pinag-isipan ang tanong na ito, ginugol niya ang ilang linggo sa pag-aaral ng parehong patotoo at pagtutol.
Idinagdag niya ang isang pangungusap, ang talakayan na ito sa pagitan ng tao at machine ay isang perpektong meme.
Unawain muna kung ano ang tanong. Noong panahong iyon, patunayan ng Dinitz, Garg, at Goemans ang isang napakagandang konklusyon:
Kung mayroong isang flow na may bahagi na sumusunod sa limitasyon ng kapasidad, mayroong isang hindi mabahaging flow na may gastos na hindi lalampas sa "pinakamataas na pangangailangan".
Dinagdagan ni Goemans ng isang natural na alalahanin: Maaari ba na hindi lumampas sa kapasidad nang sobra, samantalang ang gastos ay hindi tumataas?
Hindi pa nagawa ang bersyon na ito ng gastos.
Open ito sa arXiv paper noong 2023, at open pa rin ito sa literatura noong Enero 2026.
Napakarami sa mga taong nagsasagawa ng meme na isinip na ito.
Ang halimbawang kontrario na ibinigay ng modelo ay ganito: tatlong terminal, ang pangangailangan ay 15, 10, 15. Bawat terminal ay may isang “mura daan” (walang gastos) at isang “mahal na daan” (gastos na 30).
Ang susi ay ang tatlong murang daan na magkakasalungat sa isa't isa. Anumang piliin mong dalawa, mayroong laging isang gilid na hihigit sa kapasidad.
Kaya ang anumang legal na hakbang ay maaaring gamitin ang isang murang daan lamang, at ang dalawang terminal ay kailangang gamitin ang mahal na daan, na may minimum na gastos na 60.
Ang fraction flow ay maaaring gamitin nang sabay-sabay ang tatlong murang daan sa proporsyon na 1/3, 2/5, 1/3, na may gastos lamang ng 58.
Ang mga kilala sa combinatorial optimization ay agad magkakaroon ng pag-unawa: Ito ay isang triangle stable set inequality.
Ang integer solution ay sumasapat sa z₁+z₂+z₃≤1, habang ang fractional solution ay 1/3+2/5+1/3=16/15, na mas malaki sa 1.
Sa buong usapan, si Rybin ay nagbigay lang ng tatlong pangungusap.
- Unang pangungusap: Gumawa ng isang kontra-eksempler, kailangan mong magkaroon ng pagbobreakthrough, hanapin ang isang structured na kontra-eksempler.
- Ikalawang pangungusap: Magpatuloy sa paghahanap, at mayroon kang malinaw na estratehiya na galing sa malalim na pag-unawa sa istruktura ng problema.
- Ikatlong pangungusap: Sapat na ang ilang resulta, ibinibigay namin agad ang isang kompletong, walang kondisyon na kontra-eksemplong.
Ang nagwagi ng ginto sa Olympiad ay nagawa na ng algorithm.
Si Dmitry Rybin, na nagpalit ng 30 taon ng teorya ng grap, ay kasalukuyang co-founder ng isang AI startup na may halagang $100 milyon.
Sa kanyang personal na profile, nakakuha si Rybin ng PhD sa Machine Learning mula sa The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen.
Ang pinakamahalaga ay kanyang natanggap ang ginto sa International Mathematical Competition for University Students at ang ginto sa National Mathematical Olympiad.
Ang tunay na nagpakilala sa kanya sa komunidad ay ang papel noong Mayo 2025—
Nakakita si Rybin ng isang mas mabilis na algoritmo para kalkulahin ang isang matrix na minultiply sa sariling transpose.
Ang operasyong ito ay maaaring mukhang abstrak, ngunit ito ang covariance matrix sa statistika, ang pundasyon sa disenyo ng chip at wireless communication, at ang isang bagay na paulit-ulit na kalkulahin sa pag-train ng malalaking model ngayon.
Agad pagkatapos ng Oktubre, isinulat niya ang isang iba pang post: Magkaroon ng 10% na pagbawas sa pagkalkula ng causal attention.
Naglalagay siya ng isang repository sa kanyang GitHub na may pangalan na "Experiments in Algorithm Discovery and Optimization with OpenEvolve".
Isang gold medalist sa Olympiad sa Matematika, hindi sumama sa pag-aaral ng malalaking modelo habang sa doktorado, pinili niya ang "paano gamitin ang machine upang tulungan ang tao na hanapin ang mga bagong algoritmo."
Chinese alumni ng Department of Mathematics, Peking University
Limang araw, lutasin ang anim na malalaking problema
May isa pang pangyayari sa parehong timeline.
Sinabi ni Dr. Shouqiao Wang mula sa Columbia University na gamit niya ang GPT-5.6 Sol kasama ang Codex, natapos niya ang 6 na problema ng Erdős na dating itinuturing na bukas sa loob ng 5 araw.
Sinasubukan ang kabuuang 13, ang tagumpay na rate ay 46%, at isang tanong ay patuloy na isinagawa ng 32 oras.
Ibinahagi niya ang paraan sa tatlong bahagi.
Sa proseso ng pagpili ng paksa, piliin lamang ang mga tanong na pinag-uusapan ng mga matematiko, at gamitin ang AI upang tanggalin ang mga ito na malalaking konjektura.
Tukuyin ang sarili mong «ano ang konsideradong solusyon»: muling ilarawan nang eksakto ang problema, tukuyin kung ano ang kailangang patunayan ng isang kompletong patotoo, listahanin ang mga mas mahinang konklusyon na hindi tatanggapin, at tukuyin ang mga partikular na panganib ng tanong na ito.
Huling hilingin ang sariling mandadalamhati na mag-antagonismo sa bawat kandidatong konklusyon.
Ang buong proseso ay isang walang-whang siklo: subukan → mabigo → i-diagnose → palitan ang ruta → isulat ang draft ng patotoo → lumaban sa audit → ayusin.
Ang modelo ay paulit-ulit na binabale-wala at sinisira ang sariling pagsasalaysay hanggang sa wala nang maaaring makita na tunay na problema.
Mahalagang banggitin na ang isa sa mga tanong ay isang problema na dating pinag-aralan ni Terence Tao at patuloy pa ring hindi nalulutas.
Sa ganitong pagkakataon, sinabi ni Shouqiao Wang nang walang malaking pagkakataon: Mayroon akong matematikal na background, ngunit ang workflow na ito ay hindi nangangailangan ng malalim na kaalaman sa matematika.
Ngunit ang sinasabing “may ilang background” sa kanyang bibig ay may kaunting sobra sa halaga.
Sa edad na 13, habang ang mga katumbas niya ay nasa klase sa junior high school, sumali siya sa Waterloo Euclid Mathematics Competition nang higit sa kanyang antas at nakuha ang unang lugar sa buong mundo.
Sa sunod na mga taon na 2016 at 2017, nagwagi siya ng dalawang pilak na medalya sa Chinese Mathematical Olympiad (CMO), at natural na nakuha niya ang unang pwesto sa 2017 National High School Mathematics League.
Noong 2018, kasama ang maxed-out talents, pumasok siya sa pinto ng Department of Mathematics ng Peking University, kung saan lumalaban ang mga diyos.
Ngunit ang pinakamagandang bahagi ng kuwento ay ang hindi siya sumunod sa iskrip at nanatili sa mundo ng pure mathematics.
Ngayon, pumunta siya sa Columbia Business School upang mag-aral ng doktora sa direksyon ng pagdedesisyon, panganib, at operasyon.
Ipinaglalaban niya ang kanyang pag-aaral sa matematikong ekwasyon patungo sa mas makabuluhang hamon: ang pag-aaral ng mechanism design at game theory.
Ang "huling henerasyon ng tao" sa Fields Medal?
4 at kalahating oras, lutasin ang 30-taong kaso; 5 araw, lutasin ang 6 problema.
Ang Fields Medal na ipapahayag ngayong gabi, maaaring maging ang "huling awit" ng pure human intelligence.
Ngunit ito ay hindi ang wakas, kundi ang simula ng “bagong kapanahunan” ng pagkakasundo at pag-aaral ng AI at tao.
Mula sa pagtatanggol ng isang tao hanggang sa maraming Agent na awtomatikong pagtutol, ang AI ay naging patotoo na “kamag-anak sa pananaliksik” na nakakapalawig sa hangganan ng kaalaman.
Gaano kalayo ang AI mula sa pagkuha ng sariling «Fields Medal»?
Mga sanggunian:
https://x.com/DmitryRybin1/status/2079904005652893709?s=20
https://x.com/Qiaoqiao2001/status/2080003441821163958
Nakuha mula sa WeChat public account na "Xin Zhi Yuan", may-akda: ASI Revelation, editor: Peach