OpenAI 解决了一个真实的数学问题

1946 年，著名数学家保罗·埃尔德什（Paul Erdős）提出一个简单问题：如果你在平面内放置 n 个点，那么正好相距 1 个单位距离的点对最大可能数量是多少？这个问题，即平面单位距离问题，成为组合几何领域最著名的难题之一。埃尔德什猜测，下图所示的“方格晶格”解决方案或多或少是最优的。

OpenAI 的一个内部模型刚刚推翻了这一猜测，找到了更优的解决方案。这是一件大事。这不是文献综述中发现的某个先前未发表的人类解决方案，也不是对现有解决方案的轻微改进，更不是对某个无人关心的次要子问题的解决。它是一个完全由 AI 发现的全新解决方案，针对的是数学领域一个著名的开放问题。

同样重要的是，这一结果来自一个通用推理模型，而不是像谷歌的 AlphaProof 那样专门为数学设计的模型。有可能这个模型就是即将发布的 GPT-5.5 Pro 的下一版本，将向全球数百万 ChatGPT 订阅者开放。每个人口袋里装着一个天才的梦想，又向前迈进了一步，离现实更近了。