AnswersPublished12 sources
AlphaProof Nexus løste ni Erdős-problemer. Det er ikke hele historien
Et preprint fra mai 2026 rapporterer løsninger på 9 av 353 Erdős problemer og bevis for 44 av 492 formodninger fra OEIS – henholdsvis omtrent 2,5 og 8,9 prosent. Resultatene tyder på at systemet kan være nyttig til å lete etter formelle bevis, men tallene alene dokumenterer ikke generell pålitelighet, nyhetsverdi el...
Publisert avRedigert med GPT-6 LunaBilder generert med GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Et preprint fra mai 2026 rapporterer løsninger på 9 av 353 Erdős problemer og bevis for 44 av 492 formodninger fra OEIS – henholdsvis omtrent 2,5 og 8,9 prosent.
- Resultatene tyder på at systemet kan være nyttig til å lete etter formelle bevis, men tallene alene dokumenterer ikke generell pålitelighet, nyhetsverdi eller selvstendig matematisk forskning.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Google DeepMind’s October 8, 2026 Science paper, following its May arXiv preprint, report about AlphaProof Nexus’s solutions to ni. Article summary: The May preprint reports a meaningful but selective advance: AlphaProof Nexus resolved nine of 353 Erdős problems and proved 44 of 492 OEIS conjectures, with reported computing costs of a few hundred dollars per solved E. Topic tags: general, academic, general web, user generated, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, wate
Et preprint på arXiv fra mai 2026 rapporterer at Google DeepMinds AlphaProof Nexus løste ni av 353 åpne Erdős-problemer og beviste 44 av 492 formodninger fra Online Encyclopedia of Integer Sequences (OEIS), en nettbasert oversikt over heltallsfølger. Den oppgitte datakostnaden var noen hundre dollar per løst Erdős-problem. Resultatene peker mot et mulig nyttig verktøy for å lete etter bevis, men er ikke i seg selv et mål på hvor pålitelig systemet er i matematikk generelt, eller på om alle resultatene er nye. 17
Hva tallene viser
Resultatene tilsvarer omtrent 2,5 prosent av Erdős-problemene og 8,9 prosent av OEIS-formodningene i de undersøkte samlingene. Dette er andeler av utvalgene som ble evaluert, ikke en suksessrate for alle matematiske spørsmål systemet kan møte. Forfatterne oppgir også at eksperter kontrollerte om Lean-formuleringene for hvert løst Erdős-problem gjenga den opprinnelige formodningen på en troverdig måte. 17
Det er viktige forbehold. Preprintet rapporterer utvalgte løsninger fra langt større problemsett; det lover ikke at systemet kan løse åpne problemer på bestilling. Kostnadstallet gjelder dessuten per løst Erdős-problem. Alene sier det ikke hva de mislykkede forsøkene kostet, eller hvor effektiv hele søkeprosessen var. 17
Formell verifisering styrker beviset – men avgjør ikke alt
I preprintet beskrives AlphaProof Nexus som et rammeverk for AI-basert søk etter formelle bevis. I en slik arbeidsflyt uttrykkes et bevis i et formelt system som Lean, slik at en beviskontrollør kan sjekke det mot en presist formulert påstand. Et godkjent bevis gir sterk sikkerhet for at den formelle argumentasjonen følger av den formaliserte påstanden. 17
Men det er to ulike spørsmål om et bevis er formelt gyldig og om det har riktig matematisk kontekst. At en kontrollør godtar beviset, viser ikke alene at den formaliserte påstanden tilsvarer det opprinnelige åpne problemet, at resultatet ikke allerede er bevist, eller at det er betydningsfullt. Derfor er opplysningen om at eksperter sammenholdt Lean-formuleringene med Erdős-formodningene viktig når man vurderer resultatene. 17
Hva kildene bekrefter – og ikke bekrefter
En nyhetsartikkel fra oktober opplyser at to av de rapporterte Erdős-resultatene gjelder spørsmål Paul Erdős og András Sárközy stilte i 1970. Det støtter påstanden om at systemet løste langvarige problemer, men omtalen er en sekundærkilde, ikke selve forskningsartikkelen. 19
Kildene som er tilgjengelige her, omfatter preprintet fra mai og sekundæromtale, men ikke hele Science-artikkelen fra oktober eller de detaljerte, uavhengige vurderingene som trengs for å etterprøve alle påstandene i spørsmålet. Materialet bekrefter derfor ikke den navngitte modellversjonen, de omtalte resultatene innen algebraisk geometri og min–maks-optimering, eller konkrete uenigheter om tidligere løsninger, endret ordlyd, andre agenter, plassholderbevis og søk etter moteksempler styrt av mennesker. Slike detaljer bør ikke regnes som avklart uten at artikkelen, de formelle bevisene og relevante vurderinger undersøkes.
Slik bør prestasjonen vurderes
Den mest grundige vurderingen skjer problem for problem: Sjekk den opprinnelige formodningen, undersøk om den formelle versjonen samsvarer med den, les hele beviset, gå gjennom tidligere forskning og dokumenter eventuell menneskelig medvirkning.
Tallene gjør AlphaProof Nexus verdt å undersøke som verktøy for bevissøk. Men de avgjør ikke alene om systemet driver matematisk forskning på egen hånd, eller hvor nye og viktige de enkelte resultatene er. 17
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "AlphaProof Nexus løste ni Erdős-problemer. Det er ikke hele historien"?
Et preprint fra mai 2026 rapporterer løsninger på 9 av 353 Erdős problemer og bevis for 44 av 492 formodninger fra OEIS – henholdsvis omtrent 2,5 og 8,9 prosent.
What are the key points to validate first?
Et preprint fra mai 2026 rapporterer løsninger på 9 av 353 Erdős problemer og bevis for 44 av 492 formodninger fra OEIS – henholdsvis omtrent 2,5 og 8,9 prosent. Resultatene tyder på at systemet kan være nyttig til å lete etter formelle bevis, men tallene alene dokumenterer ikke generell pålitelighet, nyhetsverdi eller selvstendig matematisk forskning.
Sources
arxiv.orgAdvancing Mathematics Research with AI-Driven Formal ...
elmundo.esGoogle DeepMind logra que una IA resuelva problemas matemáticos que llevaban más de 50 años sin solución
science.orgAt futuristic meeting, AIs took the lead in producing and reviewing all the studies