2026 年 10 月 6 日，管理着 1221 道未解数学题的 Erdős Problems 网站站长 Thomas Bloom 做了一个违背常理的决定。他关掉了新问题的评论区，撤下了所有题目的已解决状态，并拒绝再显示解题人署名。
就在同一天，OpenAI 在 GitHub 上打包公开了一批由内部前沿模型产出的数学结果，连同推理轨迹与 Lean 形式化代码一并发布。前一天，一篇长达 76 页的论文提交至 arXiv，宣告 3SUM 和 APSP 两个长期悬而未决的猜想被破除。论文致谢里写着：核心算法由 Claude 发现。
验证、解释和署名的排队机制成了新的瓶颈。当机器一天能产出一批正确的数学解答，承载这些问题的社区发现自己维护的只是一本冰冷的登记簿。
76页论文推翻教科书铁律
过去几十年里，计算机科学家相信有些问题绕不过 n² 级的计算量，这被称为 3SUM 的二次时间下界。几十个计算机算法的极限都建立在这根支撑柱上。
10 月 5 日，Josh Alman 和 Virginia Vassilevska Williams 提交了 76 页的论文，把多项式大小整数上的 3SUM 耗时压到了 O(n^1.9992)，APSP，即图上所有点对之间的最短路耗时，压到了 O(n^2.9995)。这是教科书算法首次迎来多项式级的改进。柱子被拆，上面压着的一串结果都要重新检查。
真正让学术界震动的是分工模式。这套解法底层改造了 Coppersmith 的矩形矩阵乘法，而这个在稀疏三分图上得出结果的核心算法是由 Claude 发现的。人类作者做的工作是理解、简化、加强、推广并写清楚。
图：3SUM 与 APSP 猜想被推翻的论文摘要。来源：arXiv
算力换取百年悬案证明
学术界还在消化 3SUM 的冲击。OpenAI 紧接着把数学进展连同推理轨迹一起推到了 GitHub。
在这个名为 math 的仓库里，装有 Barnette 猜想与 Unique Games Conjecture 等悬案的解答。一同公开的还有 10 份模型推理轨迹。按 ChatGPT Pro 的用量折算，平均拿下一个新结果的算力，约等于 ChatGPT Pro 思考三个小时。
为了让这些结果能被快速验证，OpenAI 与普林斯顿高等研究院合作，部分解答附带了 Lean 形式化代码。这是一种让计算机逐行核对的证明格式。一位曾攻坚过 Barnette 猜想的数学家评价，这份机器产出的逻辑一眼看上去仍然能读进去。
图：OpenAI 建立的数学结果仓库，同时公开了预印本与推理轨迹。来源：GitHub
拒绝充当无意义计分板
机器跨过了寻找答案的门槛。批量向外输出成品的事实，直接促使 Thomas Bloom 关停了评论区。
Erdős Problems 网站上线三年多，积累了近 2000 名注册用户与 9000 多条评论。它原本是供数学爱好者讨论、协作的社区。最近几个月，人们公开互动的主要方式变成了张贴 AI 生成的解答。这些张贴者往往不做任何解释，唯一目的是记录一个优先权声明。
Bloom 评价这种行为如同在屠宰场里开餐厅。他冻结了证明声明，撤掉所有题目的状态配色，并把具体署名统一改写成「已知 X 成立，原理解释由某某提供」。他的目标是让那些把题目丢给 AI、只求看到状态从 OPEN 变成 SOLVED 的人失去快感。
网站上共有 291 条解答声明，其中 155 条没有任何评论。抛弃交流只求挂名的帖子，侵蚀了社区的讨论价值。
图：Erdős Problems 论坛发布的改版公告，宣布冻结问题评论与状态显示。来源：erdosproblems.com
关停举措激起论坛反对声音
关停举措在论坛里立刻激起反对。有用户指出，撤掉状态显示只是给感兴趣的读者增加工作量，根本劝退不了那些用 AI 刷榜的 Erdős 猎人。
许多真实的合作恰恰始于这些评论区。一位用户现身说法，他正是通过站内评论结识了 Wouter CvB 等人并建立合作，现在的改版直接掐断了这种机会。
还有人质问，这份清单存在的初衷就是记录 Erdős 没解出来的题。强行抹去已解决标记，违背了记账的本意。分歧摆在桌面上，一方要求维护知识发现的公开记录，另一方想要保留人类讨论数学的纯粹空间。
验证速度跟不上机器产出
数学界正在遭遇一场基础设施级别的拥堵。过去，拿下一个数学猜想需要人类耗费数月甚至数年，人工验证跟得上产出的节奏。现在，研究人员可以提交长达 76 页的 AI 辅助证明论文，OpenAI 也能批量打包十几个猜想的解答，平均每个结果仅需消耗约等于 ChatGPT Pro 思考三小时的算力。
寻找答案的速度，已经大幅超过了人类愿意去阅读、理解并验证的速度。Bloom 在关站时留下了一句话，找一件对你重要的问题，找到其他对它有同样兴趣的人，然后去讨论它。
机器接管了抛出答案的流水线，承载这些问题的社区不再需要一本冰冷的登记簿。真正卡住人类知识边界的，已经变成如何在海量正确的机器产出中，挑出那些值得人类花时间去理解的逻辑。
参考链接：
- Truly Subquadratic 3SUM and Truly Subcubic APSP via Triangles in Sparse Lopsided Graphs 论文
- OpenAI/math GitHub 仓库
- Erdős Problems 网站论坛公告
- Why Do We Need Human Mathematicians Anymore? 讨论文章
