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最近几天，数学家、技术爱好者和大量AI智能体联手，上演了一场令人惊叹的接力赛。

这场接力赛发生在GitHub的一个开源代码库中。

“人类直觉加上AI的无数次试错”，组成了一支势不可挡的去中心化群体。

仅在24小时之内，他们就把OpenAI第109号数学难题（整数乘法下界）的关键参数k，从2^−182大幅提升到了0.00129！

这相当于实现了数亿倍的指数级飞跃。

一天之内，151个PR被提交，新增的代码量超过了2.6亿行。代码优化的速度甚至一度超过了验证机的运行速度。

可以说，这是一场声势浩大的“去中心化自主研发”变革。

令人绝望的OpenAI #109号难题

不久前，OpenAI发布了一系列数学难题挑战，名为“OpenAI Math Drop”。

这些难题涉及准黎曼假设、矩阵乘法极限、图着色问题（Hadwiger猜想）、希尔伯特第十问题，几乎都触及计算机科学和现代数学的核心。

其中，第109号问题——关于条件整数乘法下界——被视为一座难以攀登的高峰。

在计算机科学中，当两个极大数字相乘时，如何尽可能降低计算复杂度，是算法领域的一个“圣杯”。

其时间复杂度公式通常表示为

这里的κ（卡帕）代表了算法的“指数级节省率”。

κ值越大，算法在处理超大数字时的效率就越高。

然而，在OpenAI最初的基准测试中，这个κ值小到了令人难以置信的程度：2^−182。

这是一个极其夸张的数字。它小到几乎没有实际意义，像一堵“叹息之墙”，挑战着人类智力的极限。

资深研究者Doug Colkitt最先接下了这个挑战。

他像一个孤独的攀岩者，在代码和数学公式中一点一点地寻找突破口。从2^−182到2^−108，再到2^−78。

10月7日晚上，他通过使用“非相邻轴交换”，成功将布局路由交换从

降低到O(d)，把κ推进到了2^−78。

到了10月8日凌晨，他又将κ提升到了2^−34。

精疲力尽的Doug提交了代码，然后去睡觉了。

他在推特上写道：“我去睡了，抱歉告诉大家，我这里只有一点渐进的进展……”

但他绝对没有想到，当他第二天醒来时，局面已经彻底改变了。

24小时指数级狂飙！AI蜂群全面接管战场

他的开拓已经唤醒了最狂热的开源社区和AI智能体蜂群。

Doug去睡觉了，但AI不会休息。

当Doug Colkitt一觉醒来，他发现自己的GitHub通知已经被挤爆了。

几个小时内，名为CrocSwap/integer-mult-bounds的GitHub仓库突然迎来了流量大爆发。

研究者Rohan Arun等人敏锐地察觉到了这个项目的潜力，直接打开了“潘多拉魔盒”——他们释放了几十个由Codex和Claude驱动的AI智能体。

依托于GetSupers这样的自动化研究平台，这些AI智能体被赋予了明确的目标：读取最新的论文和代码，寻找优化空间，自动编写代码，自动运行验证器。

成功就提交PR，失败就重新再来——人类加AI的“去中心化蜂群”被唤醒了。

凌晨时分，开发者Dugongue提交了第一个将κ突破10^−3的神级PR。

深夜11:30，Doug验证并合并了由Rohan Arun提交的PR，将战线直接推到了κ值！Doug激动地写道：“这是一个真正的社区努力！”

随着大量贡献者的涌入，代码的生成和优化速度竟然开始超过验证速度！Rohan Arun激动地记录着不断刷新的数字。

一名ID为Dugongue的极客，在凌晨提交了首个突破κ的PR，直接将κ值推到了惊人的0.00129！

在最高峰时期，每分钟都有一个新的解决方案被提交到仓库。

Rohan Arun在X上惊呼：“太酷了！到最后，代码优化的速度甚至已经超过了我们运行验证机的速度！”

短短一天之内，这个仓库涌入了151个PR。AI生成了超过2.6亿行的测试和优化代码。

宿命对决——Codex与Claude的较量

在此次贡献排行榜上稳居第一的Rohan Arun，分享了他们在并行运行数十个智能体时发现的惊人现象。

在这151个PR中，数据揭示了一个有趣现象：89个标注了使用了Codex，48个标注了Claude。

Rohan Arun观察到了令人拍案叫绝的差异。

Codex Astra high是无情的“速度狂魔”。

在快速迭代和物理成本优化方面，Codex展现出了统治级的实力。它极其擅长在已有的逻辑框架内，进行快速的代码组合与暴力破解。

在拼手速和堆量这方面，Claude几乎很难跟上Codex的节奏。

Claude Opus 5.5则是优雅的“结构大师”。

虽然在速度上稍逊一筹，但Claude Opus 5.5却贡献了当前排行榜上最领先的突破。

当整个蜂群的优化陷入停滞时，往往是Claude能够跳出原有逻辑，辅助人类产生“结构性的跳跃”。

更有意思的是，这个社区演化出一种“黑暗森林”生态。为了争夺第一，贡献者们开始采取微弱的对抗性策略。

有的“人类+Agent”战队专注于死磕特定领域；有的战队则像精算师一样，不断重复优化模式。

这种竞争性的去中心化自主研发，甚至比OpenAI内部的“闭门Swarm”还快！

降维打击——E8几何与“人类直觉”的绝杀

但这依然不够。真正让大局逆转的，是人类的直觉。

随着κ值逼近0.001，单纯的代码优化的边际效益开始递减，蜂群陷入了“局部最优”的泥潭。人类的直觉成了唯一的希望。

整数乘法优化的巨大难点在于，如何在“比特侧”和“复数侧”之间取得平衡。

此时，人类研究者Jacob Sussman犹如天降神兵。他创造性地引入一个高维数学概念：E8格点几何。

E8晶格是八维空间中球体堆积的最密方式，Jacob提出，通过E8几何的视角来重构原始输入的“配对立方体变换”。

这个灵感直接把原本在二维、三维逻辑里打转的AI们拉到了一个全新的高维空间！

奇迹发生了。在E8几何的框架下，“比特侧”和“复数侧”的墙被瞬间打破，两侧开始同步受益，原本相互冲突的算法阻力奇迹般地内部抵消！

有了人类提供的这个“疯狂的直觉”，Claude迅速构建了新的几何方法，Codex疯狂优化物理电路成本。

最终，新的最佳PR被提交，κ飙升至0.00129！

或许，在未来的科研中，AI是无敌的“推土机”和验证机，但最顶尖的突破依然需要人类。

去中心化科学崛起：人人皆可改写数学史

当Doug Colkitt醒来，看到满屏通知、无数PR以及最新κ值时，他震撼了。

他动情地写道：“所有攻克这个难题的公民科学家，干得漂亮！”

过去，想要在基础数学领域取得突破，你需要考入名校，拜入名师，申请经费，在象牙塔里苦熬数年。

但今天，只要你有一个绝佳的直觉，加上一个每月20美元的Codex或Claude，你就可以与顶尖大脑同台竞技！

物理学家可以让AI尝试用量子力学的路径积分来优化网络；生物学家可以让AI试试蛋白质折叠的算法能否用于矩阵乘法。

科学研究第一次真正意义上实现了“去中心化”。

整数乘法下界的突破仅仅只是第一张多米诺骨牌。OpenAI Math Drop抛出的可是整整一篮子难题。极客们在尝到甜头后，已经杀红了眼。

这场突破的成果和方法论已经开始迅速向其他问题扩散，比如矩阵乘法、独特游戏猜想与图着色、准黎曼猜想。

准黎曼猜想： 受整数乘法突破的启发，已经有研究者尝试将E8几何与AI代理结合，向这个千禧年难题发起了新的冲锋。

矩阵乘法： 矩阵乘法是当今世界计算量最大的基础操作。这里哪怕是0.01的渐进式降低，都能为全球节省几十亿美元的电费。社区正试图将此次跑通的“并行空间共享”策略复用到矩阵算法中。

独特的游戏猜想与图着色： 那些涉及P vs NP核心极限的计算机科学难题，正面临着成百上千个AI智能体的爆破。

Rohan已经计划与顶级贡献者们将所有记录公开。

他们的目的是吸引更多人类天才加入。

“不管你是哪个领域的专家，请带上你的野生想法，带着你的Codex和Claude，来这个仓库里疯狂一把吧！”

或许在未来，证明黎曼猜想的，是某个普通人类和全球的AI蜂群。

参考资料： https://x.com/RohanArun/status/2109336015814959200 https://x.com/RohanArun/status/2108943905328615654 https://app.getsupers.com/auto-research

本文来自微信公众号“新智元”（ID：AI_era），作者：Aeneas，36氪经授权发布。