GPT-6 Astra联手数学爱好者,补齐57年摆圆难题N≤20的证明
刚刚,GPT-6 Astra联手非职业数学家,证明57年“摆圆” 难题
- 1数学爱好者nor用GPT-6 Astra严格证明摆圆问题N=15至18和20共5种情况
- 2问题要求把N个半径1的圆盘塞进最小的大圆,1969年已有最优排列但57年无人能严格证明
- 3此前仅N≤14和N=19被严格证明;模型思路是用几何约束把无限排列缩减为有限情况再逐一排除
- 4nor强调非一轮提示词完成,他负责引导模型、手动验证,并用Astra和Opus 5.5复查
这件事的实质是严格数学论证开始由个人借助前沿模型完成,人的贡献转向选题、引导和复核环节。
- 影响:高难度技术工作不再只能靠机构团队,个人叠加前沿模型也能产出严格成果;模型产出的论证过程晦涩难懂,人工复核成为主要耗时环节;发文后同路人不少,个人加模型的研究方式已有人群基础。
- 参考:可考虑挑出内部一两个搁置已久、判定标准明确的技术难题,交给模型小范围尝试并安排专家复核;值得把人工验证和交叉复查的工作量先算清,再评估这类投入是否划算。
- 依据:结果出自nor博客文章与X帖文,经量子位转述,属当事人自述暂无独立验证;葛立恒和Pirl的历史进展为文中转述背景。
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刚刚,GPT-6 Astra联手非职业数学家,证明57年“摆圆” 难题
量子位· 2026年10月12日 11:41
GPT-6 Astra扫荡数学证明ing…
AI现在真是开启数学证明扫荡模式了。
刚刚,又有数学爱好者用GPT-6 Astra把一个57年数学难题推进了一大步。
问题听上去倒是不复杂:
给你N个半径为1的圆盘,怎么把它们塞进一个大圆里,才能让大圆的半径尽可能小?
事实上,数学家们也确实在1969年就给出了漂亮的排列方案,只不过……57年来,谁也没能严格证明那就是最优解。
于是这一次,数学爱好者nor掏出了GPT-6 Astra……然后一口气把15、16、17、18和20这5种情况,也就是N≤20的剩余情况都给严格证明了……
此前,只有N≤14和N=19的情况已经得到验证。
啊对了,N到20,并不是AI的极限,只是nor没想着往下证了……
卡了半个世纪的证明
咱们先把这个问题用更数学的形式来归置归置。
假设有N个半径均为1的圆盘,以及一个半径为R的大圆。
要求:
所有小圆盘必须完全位于大圆内部,可以与大圆边界相切,但不能超出边界。
任意两个小圆盘不能发生内部重叠,但允许彼此相切。
小圆盘可以在大圆内任意移动、排列,不限制排列方式。
问题是:对于给定的正整数N,大圆半径R最小可以是多少?
看上去是一道平平无奇奥数题,但实际上,寻找最优排列只是问题的第一层,但就难在如何严格在数学上证明,排列已经达到极限,没有其他更好的摆法。
在1968年,美国数学家葛立恒就证明了N≤7的情况。
1969年,数学研究者Udo Pirl把证明范围推进到10个圆盘,并进一步研究了11-19个圆盘的排列方案。
但一直到2003年前后,N≤14以及N=19的情形才被严格证明。
nor是一位长期研究数学、机器学习和优化算法的技术作者,多次公开参与AI辅助数学研究。
他本人在十多年前就关注到了这个题目,而这个问题在过去十几年间确实也没啥进展……
那还说啥,丢给GPT-6 Astra正好(bushi)。
nor也循序渐进的:先让GPT-6 Astra处理N=15的情况;模型解决之后,再让它把同样的方法推广到16、17,以及18和20……GPT-6 Astra都成功给出了证明结果。
只是嘛……
证明过程一如既往晦涩难懂,令人费解。
简单来说,GPT-6 Astra的核心思路是:
不再直接寻找最优解,而是通过几何约束,把无限多种可能的排列缩减为有限的情况,再用计算机逐一排除,最终严格证明经典排列已经最优。
证明过程分为5步:
把靠外的圆盘推向边界。证明在满足特定条件时,可以把靠近外圆的圆盘向外移动,而不会引起重叠。这样就把圆盘分成了边界上的一组和内部的一组。
利用角度关系排除大量排列。因为圆盘不能重叠,它们之间必须保持一定的角度间隔。如果某种排列要求的角度总和超过360°,就可以直接排除。
让计算机枚举剩余可能。不再搜索每个圆盘的具体坐标,而是检查圆盘到圆心的距离区间及其环绕次序。
用几何刚性证明精确最优。前面的搜索只能证明,所有可行排列都非常接近已知的经典排列。接下来利用圆盘之间的接触约束,证明这些排列无法发生符合条件的微小变形,从而把“非常接近”提升为“严格一致”。15个圆盘的情况使用了另一种奇数环论证。
还原原始排列。最后证明,原始排列中必然至少有一个圆盘接触外圆边界。这意味着不可能把所有圆盘塞进半径更小的外圆,从而完成最优性证明。
值得强调的是,并不是nor给了一轮提示词,Astra就哐哐哐全给证完了。
nor在博客文章中写道,他作为人类,在这项工作种的贡献包括:
确定问题的可行性、引导模型、与漏洞百出的网页用户界面作斗争、忍受糟糕的文案、修复细微问题、反复推敲阐述、手动验证其有效性,以及使用Astra和Opus 5.5重新检查所有内容。
One More Thing
挺有意思的一件事是,nor把结果一发出来,发现用AI在研究同一个问题的同道中人还不少。
还有网友表示,AI的突破让数学变得更容易理解了,“我都不知道数学领域能有这么浓厚的探索氛围”。
站在数学爱好者们的角度来说,也是一种数学2.0时代的新气象吧。
原文链接:
[1]https://nor-blog.pages.dev/posts/2026-10-11-circle-in-circle-packing-15-20/
[2]https://x.com/norxornor/status/2109078411251454017
本文来自微信公众号“量子位”,作者:关注前沿科技,36氪经授权发布。
该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。
商业策划
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来源:36氪·AI · 36kr.com










