2026 年 3 月 22 日，一篇發表於 arXiv 並同步提交至《Nature》的論文在學術界引發廣泛關注：一個由麻省理工學院、劍橋大學及 ETH 蘇黎世聯合組成的研究團隊，借助混合 AI 系統成功完整證明了一個困擾組合數學界逾百年的開放猜想。
突破的性質
這一猜想涉及圖論中的極值問題（Extremal Graph Theory），長期以來被認為需要深刻的直覺洞見才能突破，而非單純的計算暴力搜索。研究團隊使用的方法論包含：
- OpenAI o3 負責高層推理規劃與策略生成
- Google Gemini 2.0 Ultra 負責形式化驗證與符號計算
- 人類數學家僅扮演「引導提問」的角色，不直接提供思路
整個證明過程在 AI 系統連續運行 72 小時後完成，最終輸出一份 47 頁的形式化證明，已通過 Lean 4 數學證明助手的機器驗證。
突破的意義
對數學研究的影響
這是繼 AlphaProof 於 2025 年解決 IMO 競賽題之後，AI 在純數學研究中最重要的突破。此前的 AI 數學成就多集中在有限搜索空間的競賽問題，而此次涉及的是真正意義上的「研究前沿問題」——學術界之前並不知道答案是否存在，更不知道如何尋找。
對 AI 能力上限的重新認識
研究人員指出，這一成果顯示現有 AI 模型在正確的工具組合與結構化提示下，已能夠在需要創造性思維的任務上取得人類頂尖專家水準的表現。
學術界反應
Fields Medal 得主 Terence Tao 在其博客中表示：「這不是 AI 在已知框架中高效搜索的結果，而是它真正提出了一個此前沒有人想到的關鍵引理。這讓我對 AI 在數學研究中的角色有了全新的思考。」
部分數學家則提出謹慎的觀點，認為需要更多案例才能判斷此類突破的可重複性與泛化能力。