GPT-5.6 опровергает гипотезу теории графов, существовавшую 30 лет, выпускник Пекинского университета решает 6 задач Эрдёша за 5 дней

30-летняя проблема теории графов рухнула за одну ночь.

Сегодня GPT-5.6 Pro опроверг 30-летнюю гипотезу в области теории графов — Dinitz-Garg-Goemans.

Его доказательство было крайне четким: изображение, на котором стоимость потока очков составляет 58.

А любое неделимое течение, превышающее допустимую емкость не более чем на 15, имеет стоимость не менее 60.

58 < 60, гипотеза из теории графов, просуществовавшая 30 лет, опровергнута.

В тот же день доктор Калифорнийского университета в Беркли Шоцяо Ван с помощью рабочего процесса GPT-5.6 Sol и Codex за 5 дней решил 6 открытых задач Эрдёша.

Вчера вечером были объявлены новые лауреаты премии Филдса.

Сейчас в сообществе широко распространено утверждение: это может быть «последним в истории человечества» полевской премией.

На этот раз полная история переписки с GPT-5.6 Pro была полностью опубликована.

Дмитрий Рыбин отметил, что теперь «ИИ опровергает старые догадки» почти стал интернет-мемом.

Но он действительно заботился об этом вопросе, потратив несколько недель на размышления в обоих направлениях — доказательстве и опровержении.

Он добавил, что этот диалог между человеком и машиной сам по себе — великолепный мем.

Сначала разберемся, в чем состоит эта задача. В то время Диниц, Гарг и Геманс доказали красивый результат:

Если существует дробный поток, удовлетворяющий ограничениям по пропускной способности, то существует и неделимый поток, при этом пропускная способность может быть превышена не более чем на «максимальный спрос».

Позже Геманс добавил очень естественное предположение: нельзя ли одновременно не превышать емкость и не повышать стоимость?

Эту версию снизженной стоимостью никто до сих пор не создал.

В статье arXiv 2023 года он был открыт, и в литературе за январь 2026 года он всё ещё открыт.

Это проходило через головы почти всех, кто занимается трендами.

Сейчас приведённый моделью контрпример выглядит так: три терминала, спрос которых составляет 15, 10 и 15. У каждого терминала есть «дешёвый путь» (с нулевой стоимостью) и «дорогой путь» (стоимостью 30).

Суть в том, что три дешевых маршрута попарно конфликтуют. При выборе любых двух обязательно один из участков будет перегружен.

Таким образом, любой допустимый ход может использовать не более одной дешевой дороги, а два оставшихся терминала должны использовать дорогие дороги, стоимость которых составляет как минимум 60.

А дробный поток может одновременно использовать все три дешевых маршрута в пропорции 1/3, 2/5, 1/3, при этом стоимость составит всего 58.

Знакомые с комбинаторной оптимизацией сразу поймут: это неравенство стабильного множества для треугольника.

Целочисленное решение удовлетворяет условию z₁+z₂+z₃≤1, тогда как дробное решение равно 1/3+2/5+1/3=16/15, что больше 1.

За всю беседу Рыбин сказал всего три фразы.

• Составьте контрпример: вам нужно сделать прорыв, найдите структурированный контрпример.
• Второе предложение: Продолжайте искать, обладая четкой стратегией, вытекающей из глубокого понимания структуры проблемы.
• Третье предложение: Части результатов достаточно, мы сразу приведем полный, безусловный контрпример.

Человек, завоевавший золотую медаль на олимпиаде, теперь занимается алгоритмами.

Дмитрий Рыбин, опровергнувший теорию графов за 30 лет, является сооснователем стартапа в области ИИ с оценкой в 100 миллионов долларов.

В своей биографии Рыбин получил докторскую степень по машинному обучению в Китайском университете Гонконга (Шэньчжэнь).

Стоит особенно отметить, что он также завоевал золотую медаль на Международной математической олимпиаде для студентов и золотую медаль на Национальной математической олимпиаде.

То, что действительно сделало его известным в сообществе, — это статья от мая 2025 года —

Рыбин нашел более быстрый алгоритм для вычисления произведения матрицы на ее транспонированную.

Эта операция звучит абстрактно, но она является ковариационной матрицей в статистике, основой для проектирования чипов и беспроводной связи, а также тем, что постоянно вычисляется при обучении современных крупных моделей.

Сразу после октября он опубликовал еще одну статью: сократить вычисления точной операции причинно-следственного внимания на 10%.

На его GitHub размещен репозиторий с названием «Эксперименты по алгоритмическому открытию и оптимизации с использованием OpenEvolve».

Олимпийский чемпион по информатике, во время аспирантуры не стал заниматься крупными моделями, а погрузился в вопрос: «как заставить машину помогать людям находить новые алгоритмы».

В то же время в этом же временном ряду произошло еще одно событие.

Доктор Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Шоцяо Ван заявил, что с помощью GPT-5.6 Sol и Codex он решил за 5 дней шесть задач Эрдёша, ранее считавшихся открытыми.

Всего было попыток около 13,成功率 46%, одна из задач работала непрерывно 32 часа.

Он разделил метод на три пункта.

На этапе выбора темы отбираются только те вопросы, которыми математики уже занимаются, а затем с помощью ИИ исключаются те, которые тесно связаны с крупными гипотезами.

Самостоятельно определите «что считается решением»: точно переформулируйте проблему, укажите, что должно быть доказано в полном доказательстве, перечислите, какие более слабые выводы не считаются действительными, и укажите на особые ловушки этой задачи.

В конце требуется независимый противодействующий агент для проверки каждой кандидатской гипотезы.

Весь процесс представляет собой замкнутый круг: попытка → неудача → диагностика → смена маршрута → черновик доказательства → противодействие аудиту → устранение.

Модель многократно опровергает и атакует собственные аргументы, пока не перестанет быть возможным выявить существенные проблемы.

Стоит отметить, что одна из задач была ранее изучена Теренсом Тао и до сих пор не решена.

На это Шоуцяо Ван кратко заметил: у меня математическое образование, но эта рабочая процедура не требует глубоких математических знаний.

Но то, что он называет «некоторым бэкграундом», немного перевешивает по весу.

В 13 лет, когда его сверстники еще учились в средней школе по расписанию, он подал заявку на конкурс Евклид Университета Ватерлоо через пропуск класса и занял первое место в мире.

В последующие 2016 и 2017 годы он завоевал две серебряные медали на Китайской математической олимпиаде (CMO) и, естественно, занял первое место на Всероссийской математической олимпиаде для старшеклассников 2017 года.

В 2018 году, обладая максимальными талантами, он вошел в двери математического факультета Пекинского университета — места, где сражаются боги.

Но самое интересное в этой истории в том, что он не остался в мире чистой математики, следуя сценарию.

Сейчас он перешел в Школу бизнеса Колумбийского университета, чтобы получить докторскую степень по направлению принятия решений, рисков и операций.

Он направил свою экспертизу в разборе математических уравнений на более реалистичные и динамичные передовые области: исследование механизма проектирования и теории игр.

Четыре с половиной часа — разгадка дела, остававшегося нераскрытym 30 лет; пять дней — решение шести задач подряд.

Премия Филдса, которая будет объявлена сегодня вечером, возможно, станет настоящим «последним аккордом» чисто человеческого интеллекта.

Но это не конец, а начало «новой эры» совместного исследования ИИ и человечества.

От индивидуальной работы до автономного взаимодействия нескольких агентов — ИИ постепенно становится настоящим «научным партнером», расширяющим границы познания.

Как вы думаете, как далеко ИИ от того, чтобы завоевать свою собственную «Премию Филдса»?

Справочные материалы:

https://x.com/DmitryRybin1/status/2079904005652893709?s=20

https://x.com/Qiaoqiao2001/status/2080003441821163958

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Новости ИИ», автор: АСИ, редактор: Тяо