在与DeepMind高级工程师Bogdan Georgiev等人合著的新论文中，陶哲轩称其为数学发现的有力新工具。 陶哲轩又来安利AlphaEvolve了。 具体来说，他们用AlphaEvolve研究了67个数学问题，涵盖组合数学、几何、数学分析与数论等多个领域。 结果发现，AlphaEvolve在可扩展性、鲁棒性、可解释性方面均优于传统工具。 更关键的是，AlphaEvolve已经可以自主发现新颖的数学构造，并在部分问题上超越人类已有的最优结果。 AI自主发现新数学构造 AlphaEvolve在67个问题的测试中，不仅复现了众多已知最优解，更在多个方面展现了其独特的发现能力。 一个关键的成就是AlphaEvolve能够自主发现人类未曾一窥的新数学构造。 例如在处理Nikodym集问题时，系统生成的初步构造虽然尚未达到最优，但它为人类研究者提供了"一个极好的人类直觉跳板" 。 系统不仅将一个已知的下界从1.61226提升至1.668，其构造的解（形态上类似于离散高斯分布）还启发人类数学家建立了新的渐近关系，相关成果也即将 发表。 这种启发人类研究的能力，与AlphaEvolve输出结果的可解释性紧密相关。 基 ...