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      88歲算法祖師爺驚呆!Claude聯手GPT攻破30年難題,14頁論文0修改

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      新智元報道

      編輯:KingHZ 桃子

      【新智元導讀】 「哈密頓分解」難題,終于破解!88歲「算法祖師爺」高德納再更論文,Claude 4.6+GPT-5.4聯合破解了奇偶數情形。甚至,GPT-5.4直出一篇14頁論文,引爆全網。

      88歲的老爺子,終于填平了自己當年挖下的坑!

      三周前,「算法祖師爺」、圖靈獎最年輕的得主高德納被Claude震驚:一個懸了多年的算法難題,竟被Claude Opus 4.6解決了。

      論文一開篇,他直呼「震驚、震驚」!


      論文地址:https://cs.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf

      但進一步研究發現,實際上存在760種類似的分解方法,Claude只是找到了其中一個。

      它只攻克了m為奇數的「堡壘」,對于m為偶數的情況,仍然沒有通用解

      更新后的論文顯示,這一難題取得了巨大的進展!

      GPT-5.4 Pro接棒Claude,對所有m≥8的偶數直出長達14頁的論文,并通過計算驗證了高達m=2000的情形。


      不僅如此,GPT與Claude聯動后,通過多智能體工作流,為奇數和偶數m找到了更簡潔的構造方法。

      還有人使用Lean語言,將Claude關于奇數情況的證明形式化。

      至此,「哈密頓分解」難題徹底解決。

      從Claude 4.6到GPT-5.4,再加上業界諸多大佬合力,終于把數十年的坑填上了。

      論文的最后,老爺子感慨道——

      我們的確生活在一個非常有趣的時代。愿原力與你同在。



      88歲算法祖師爺,挖了一個「大坑」

      一直以來,在組合數學里,哈密頓路徑(Hamiltonian Path)是一座易守難攻的要塞。

      簡單來說,它要求在復雜的圖形網絡中,尋找一條不重復地經過每一個節點的閉合環路。

      而「哈密頓分解問題」,則是要將一個圖完美地拆解為多個這樣的環路。這不僅是計算量的博弈,更是對數學構造能力的極限壓榨。


      這個坑,是高德納親手挖下的。

      在他撰寫計算機科學巨著《計算機程序設計藝術》(TAOCP)的過程中,哈密頓分解始終是一個讓他掛念的「補丁」。


      這個問題已經懸置了數十年,用術語描述如下:


      此前,學術界始終無法給出覆蓋奇數與偶數情形的完整全解。

      隨著節點增加,搜索空間呈指數級爆炸,人類的大腦在那種深度的黑暗面前,往往會感到生理性的無力。

      過去三十年,無數天才試圖填坑,但大多折戟于那道「奇偶全解」的最后防線。

      直到2026年的這個春天,高德納決定換一種武器。

      偶數m,有解了?

      上一次Claude Opus 4.6,在31次探索之后,終于提出了一套簡單的規則——

      s = (i + j + k) mod m


      其中依據s、i、j的情況,再去決定是否增加i、增加j、增加k,具體規則如下:

      如果s=0,根據j的值決定移動方向。如果0

      結果,Claude通過程序驗證了,當m=3,5,7,9,11,路徑全部成立。


      可以看到,Claude只解決了m為奇數的情況,至于m為偶數的問題,還未得出真正的解。

      直到3月3日,Filip Stappers給老爺子寫信說,「這事兒還有后續」。

      Stappers讓Claude Opus 4.6再次針對m為偶數,算了大概4個小時,終于有些眉目,但沒有完整的解。

      最終,Claude建立了一個類似于奇數情況的局部纖維構造,然后通過運行搜索來進行修補完善。


      在最后的階段中,它把主要時間用在了「加快搜索」的速度上,而不是去尋找一個真正的構造方法。

      它跑了許多程序,試圖用模擬「退火」或「回溯」算法來尋找解。

      在Stappers建議下,讓Claude使用ORTools CP-SAT(谷歌開源工具包的一部分,帶有AddCircuit約束)求解,奇跡發生了。

      現在的程序,在短短幾秒鐘內就能直接跑出結果!

      緊接著在3月4日,來自新加坡好友Ho Boon Suan帶來了更震撼的消息。


      他利用gpt-5.3-codex生成了一段代碼,成功實現了偶數m≥8的分解。

      為了驗證可靠性,他測試了8到200之間所有的偶數m,以及400-2000之間的一些隨機偶數,結果都沒問題。

      要知道,當m=2000時,那可是一個擁有80億個頂點的龐大圖結構!

      若是純靠人力,來手算證明其正確性簡直是「天方夜譚」。


      幾乎同一時間,來自Lean社區的Kim Morrison動作極其迅速。

      他把之前關于Claude構造正確的證明形式化驗證,并于3月4日及時地發到了網上。


      數學天才,扎堆研究

      另一位名為「Exocija」的匿名研究者,找到了一種適用于奇數m的全新構造。

      單從計算的角度來看,這極可能是目前最簡潔的方案,盡管它的證明也許不是最簡單的。

      在C語言程序中,只需將特定的幾行替換為極其精簡的邏輯代碼,就能獲得有效的分解。

      而且,幾乎每一步,都巧妙地利用了恒等置換「012」。

      if (s == 0) d = (j == m - 1? "201" : "021");else if (s == m - 1) d = (j == 0? "102" : "120");else d = "012";

      他是如何做到的?答案是:跨模型協作。

      Exocija在GPT-5.4和Claude 4.6 Sonnet這兩個頂尖模型之間不斷來回粘貼文本,利用它們不同的思考維度相互啟發,最終成功拼湊出了完整的證明。

      0修改,GPT-5.4直出14頁論文

      關于偶數m的構造問題,真正的高潮還在后面。

      既然gpt-5.3-codex生成的算法規律過于復雜,Ho Boon Suan決定給GPT-5.4 Pro下達一個終極指令:

      你的任務是嚴格證明之前給出的算法,當m是≥ 8的偶數時,確實總是能產生三個長度均為m3的循環。

      最好能深入說明一下這個算法為何有效,并探討是否有更簡單的構造方法。


      誰曾想,GPT-5.4 Pro直接交出了一份令人驚嘆的答卷——

      一篇排版精美、邏輯嚴密、長達14頁的學術論文。

      從「摘要」到「結論」,結構完整,起承轉合嚴絲合縫。


      而且,它還采用了TeX標準,高德納本人就是TeX的發明者,AI似乎在用這一語言向他致敬。


      最重要的是,論文通過了Lean形式化驗證工具的檢驗。

      用Ho的原話來說,這完全是GPT-5.4 Pro獨立完成的壯舉,他連一個標點符號都不需要修改!


      這意味著,它的邏輯鏈條在數學意義上是「絕對真理」。

      AI「左右互搏」,

      Claude+GPT終成完美證明

      這個故事的集大成者是Keston Aquino-Michaels。

      不僅為奇數m的情形找到了另一種有效的分解,同時為偶數m的情形給出了一種優雅的分解,其簡潔程度遠超此前方法。

      此外,他還發掘出了一篇高德納之前遺漏的相關參考文獻(即下圖最后參考文獻)。


      預印本:https://arxiv.org/abs/2203.11017

      最妙的是,他還細致分析了這種聯合交互模式,對于未來如何應對并解決新問題具有潛在的重要意義。


      完整報告:https://github.com/no-way-labs/residue/blob/main/paper/completing_claudes_cycles.pdf

      開源項目:https://github.com/no-way-labs/residue

      簡單來說,Keston Aquino-Michaels并沒有簡單地向AI提問,而是構建了精妙的「協作工作流」

      這更像是一場跨越碳基與硅基的協同演習,是Claude、GPT和人類的密切合作。


      其中,兩個Agent獨立運行,使用相同的「Residue」提示詞。


      兩個智能體使用的結構化探索提示詞

      但各自發揮特長:

      • Agent O:5次探索解決奇數情況(符號證明)

      • Agent C:找到m=4,6,8,10,12的具體解(數據)

      但兩個Agent沒有直接對話,通過Orchestrator中轉——數據、工具都經由指揮者(人類引導的Opus 4.6)傳遞。

      Orchestrator需要判斷「何時傳、傳什么、以什么格式傳」,這不是兩個Agent自己能完成的。

      比如,Agent O在偶數情況卡在m=10,無法推進;Orchestrator將Agent C的解傳遞給Agent O;Agent O收到后,立即識別出模式:m?2層「批量層」+2層「修復層」。

      最終,那個困擾了人類幾十年的「奇偶情形全解」,在兩個AI智能體的瘋狂交鋒中,被徹底鑿穿。

      人類圈定戰場,機器填補深淵

      這次「填坑」,標志著科學研究范式的徹底轉折。

      科學家的身份變了。比如,高德納不再是那個在紙上計算每一行代碼的工匠,他定義了問題的邊界,設計了驗證的邏輯,然后指揮AI去填補那道試錯的黑洞。

      研究的范式變了。人類只需定義邊界,而AI填補深淵。

      數學家最珍貴的能力不再是算力,而是「提出問題的直覺」和「驗證答案的審美」

      AI負責在無限的試錯中尋找路徑,而人類負責在終點確認這是否就是我們要找的真理。

      下一個是誰?

      當88歲的算法泰斗都開始用AI填坑,我們必須意識到:數學研究的工作方式正在發生不可逆的轉折。

      這不僅僅是高德納的勝利,更是人類智力的一次「外掛式升級」。

      在「機器左右互搏」的時代,連最嚴謹的數學殿堂都已經向AI敞開大門。

      如果你還在糾結「AI是否會取代我」,那么你可能已經錯過了成為下一個「智力架構師」的機會。

      下一個被AI鑿穿的世紀難題,會是黎曼猜想,還是物理學的統一場論?

      在這個「極其有趣的時代」,我們唯一的恐懼,應該是對這種進化速度的漠視。

      參考資料:

      https://x.com/slow_developer/status/2038399555490791765

      https://x.com/mubeitech/status/2038388810157826467

      https://x.com/BoWang87/status/2037648937453232504

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