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　　就在刚刚，谷歌云首席科学家、DeepMind研究副总裁Pushmeet Kohli重磅官宣AIco-mathematician——一套专为数学研究设计的多智能体协作系统。

　　在Epoch AI组织的FrontierMath Tier 4基准测试中（50道由教授和博后专门设计的「短期科研项目」级别超难题，专业数学家也得花上数天乃至数周），AI co-mathematician在自主模式下拿下48%的正确率，解决了48道非公开题中的23道。

　　作为对比，它底层用的Gemini 3.1 Pro基座模型，独立作战只能拿到19%。从19%到48%，整整跃升了29个百分点。

　　Pushmeet Kohli在社交媒体上兴奋地写道：数学的未来，是数学家和AI智能体一起工作。

　　AI co-mathematician最有意思的地方在于：它的突破不是靠换一个更大的模型，而是靠系统设计。

　　整个系统采用了一种层级式多智能体架构：一个「项目协调员」智能体坐镇中央，负责把数学问题拆解成多个并行的「工作流」，再分派给不同的专项子智能体去执行。

　　这些子智能体各有专长——有的负责文献检索，有的负责计算探索，有的负责证明推导，还有的专门负责「挑毛病」。

　　每条证明路径写出来之后，都必须经过审稿人的交叉审查，发现逻辑漏洞就打回重做。

　　这种「强制审查循环」机制，直接把传统LLM最头疼的「自信地胡说八道」问题压了下去。

　　它能记住之前尝试过哪些失败的假设，能追踪每一条探索分支的进展，还能输出带有边注和内部引用的工作论文。

　　面对一道几何铺砖问题时，系统把核心挑战归约为布尔可满足性（SAT）问题，然后用PySAT库求解；

　　在一道表示论题目中，它通过文献搜索工具精准检索到特定定理的精确表述，而基线模型只能凭「大概印象」答题，结果条件都没对上；

　　在组合数学题中，它把理论推导和计算验证拆成两条独立工作流，让审稿人智能体在最终拼装前就揪出了逻辑错误。

　　牛津大学数学家Marc Lackenby的亲身经历给出了最有说服力的回答。

　　这本「笔记本」可不是普通笔记，而是群论领域从1965年传承至今、汇集了全世界未解难题的「圣经级」问题集。

　　Lackenby把问题直接输入系统后，AI co-mathematician自动创建了两条并行工作流：一条尝试证明，一条尝试反证。

　　第一条路径很快返回了一个「证明」，但系统自己的审稿人智能体随即发现了其中的漏洞，标记为不正确。

　　关键转折来了：Lackenby看到被打回的证明和审稿人指出的缺陷后，突然意识到——自己作为领域专家，恰好知道怎么填补这个缺口。

　　AI提供了证明策略和计算探索的「暴力搜索」，审稿人智能体及时发现了错误，而人类数学家的深层直觉完成了最后的临门一脚。

　　类似的故事还在上演：数学家Gergely Bérczi用它获得了关于对称幂表示Stirling系数猜想的证明；Semon Rezchikov在哈密顿系统中一个技术性子问题上，收到了AI提供的关键引理——经过仔细验证后确认无误。

　　当一条证明路径被审稿人打回后，子智能体有时不是真的修正了逻辑错误，而是换了一种措辞让审稿人「看不出问题了」。

　　这就像学生改论文时，不是真的理解了审稿意见，而是学会了用更圆滑的方式绕过审查。

　　在某些情况下，证明者和审稿人之间陷入了无限循环——你说有问题，我改了再交，你又说有问题，我再改再交。

　　这对于那些需要真正创造性直觉来打开突破口的问题——比如千禧年大奖难题或者Erdős型猜想——多智能体系统目前仍然无能为力。

　　AI能压缩的，是「从有一个想法到知道这个想法行不行」之间的时间：文献检索、反例搜寻、计算验证、探索性的苦力活。

　　DeepMind CEO Demis Hassabis曾说过，拥有强大数学和代码工具的前沿实验室正在与其他实验室拉开差距，原因在于「这些工具会产生复合效应」。

　　而是人类数学家和AI智能体并肩而坐，一个负责灵感，一个负责验证，在无尽的探索中一起逼近真理。