一道悬了 31 年的数学题,人类和 AI 谁也没能独自做出来

一分钟速览

• 国产大模型首次进入基础数学核心：书生 S2 参与攻克悬置 31 年的三维 Ghys 猜想，北大团队用约 55 万行 Lean 代码完成形式化验证。
• OpenAI 下一代 GPT 确认将至：Altman 披露攻克纳维–斯托克斯方程的就是它，1 万个智能体无层级协作 88 小时。
• 斯坦福蛋白设计新框架开源：PD-L1 湿实验 35 个表达候选 29 个结合命中，最佳亲和力接近纳摩尔级。
• 物理 AI 赛道来了一位超算大牛：戈登·贝尔奖得主杨超创业半年融资过亿元。

论文与突破

1. 困了数学界 31 年的三维 Ghys 猜想，AI 当了一把"合作者"

11 月 3 日，上海人工智能实验室官宣并发布当事人专访：悬置 31 年的三维 Ghys 猜想被"人机协同"方式攻克。论文由瑞典皇家理工学院博士后张洁松单独署名，9 月 29 日已发布于 arXiv（2609.37695），本次公开的是协作过程细节。

猜想说的是：如果一个复空间上存在一类保持复结构的混沌系统（Anosov 微分同胚），这个空间只能复环面。数学家提路径、拆难点，书生 S2 大量提供思路——首轮推理产出 400 页推导报告，7 批接续推演，问题图从 15 个节点扩到 389 个。作者点名两处 AI 实质贡献：把动力系统的 bunching 估计、Jacobian 积分、复分析正则性三个"各自都熟但难以想到能组合"的事实连起来；构造平坦全纯联络，免去了原证明需要的拓扑传递性假设。北大董彬、刘若川团队用自研 SHEAF 框架完成全部四个主定理的 Lean 形式化：约 5 天、峰值 100 个智能体、约 55 万行代码。

点评：这是"人定方向、AI 供思路、人写证明、Lean 兜底"的中间形态，介于 OpenAI 军团自主证明与 AI 辅助形式化之间。作者的自我评估很克制：AI 贡献的是跨领域工具联系的发现，人类负责研究判断和把推导组织成理论。但论文仍是预印本，未经同行评审，AI 思路进入最终证明的比例也无法量化。（arXiv 2609.37695，9 月 29 日；上海人工智能实验室，11 月 3 日）

2. 让大模型自己改代码 66 小时，它把优化器改快了三分之一

分子几何优化每走一步都要算一次力，用高精度方法时每次都是真金白银。一项工作让大语言模型以"自研究循环"方式改写桑迪亚国家实验室的开源优化器 Sella：AI 每次只能改一个文件，提交后由它碰不到的独立评估系统打分，两道闸门防作弊——能量下降不得低于原版（提前止步刷分直接出局）、没见过的验证分子上同样要更快。

两个模型各跑 66 小时：Claude Fable 版把力评估次数压到原来的 65%，GPT-6 Astra 版 75%；单分子数据集上 97% 以上落到与原版相同的能量极小点，坐标偏差仅千分之几埃。对照组很扎眼：Grok 4.6 跑同样流程只压到 98%——同样的机制，模型研究能力差距悬殊。

点评：价值不在快了 35%，而在实验装置：廉价代理做大规模试错 + 独立评估 + 两道闸门 + 留出验证。Grok 的失败比成功更有信息量——不是接个大模型就会做研究。注意本条出自中文深度解读，原始论文出处未在报道中给出。（科技行者解读，11 月 2 日）

模型与工具

1. 斯坦福把蛋白设计变成树搜索：PD-L1 湿实验 29/35 命中

11 月 2 日，斯坦福 X-lab 与 SNAP 实验室开源蛋白设计框架 ProteoCraft（Apache 2.0 许可）。思路是把"提出修改"与"评价候选"拆开：近似梯度给方向、完整结构预测做验证、两阶段树搜索先广度探索再单点精修，还支持指定可变区域的局部改造。

用未参与搜索的独立评估工具 AF2-IG 测严格通过率：86.2%，对照 BindCraft 49.5%、BindCraft v2 58.1%。湿实验做 PD-L1 微型蛋白：35 个成功表达的候选中 29 个结合命中（82.9%），6 个亲和力低于 10 nM，最佳单次拟合 Kd 0.879 nM。

点评：最值得记的是防"自欺欺人"的结构——用一套没参与搜索的模型重新打分，避免模型偏爱自己生成的候选。但湿实验只有 PD-L1 一类微型蛋白，"82.9%"的分母是已表达候选，免疫靶点的细胞功能验证还没做。（斯坦福，11 月 2 日）

2. 中国气象局"风"系列气象大模型亮相乌镇，"风和"启动全球开源

11 月 2 日乌镇"互联网之光"博览会上，中国气象局联合清华、复旦等研发的"风"系列气象 AI 模型以开源姿态亮相，共六个模型：风雷管 0–3 小时强对流临近预警、风清管 15 天中短期、风顺管 0–60 天次季节—季节预测（展台称全球首个 AI 季节尺度预测模型，曾在台风"摩羯"路径预测中应用），覆盖从大气层内到太阳风、磁层、电离层。央广网报道，"风和"大模型已启动全球开源计划，作为国际公共产品。

点评：气象预报是少数 AI 模型能直接当国际公共产品的领域，与欧洲 ECMWF 开放 AIFS 同向。但哪些模型开放权重、何种许可证、上哪个平台都还没披露，"全球首个"是展台口径，精度指标一项未给。（中国气象局，11 月 2 日）

产业与投融资

1. Altman 确认下一代 GPT 即将发布：1 万个智能体、没有老板

当地时间 11 月 2 日，OpenAI CEO Altman 在阿布扎比 ADIPEC 能源大会上披露：攻克纳维–斯托克斯方程的内部模型就是即将发布的下一代 GPT。过程细节：1 万个智能体从 9 月 1 日起无层级协作——没有总控、没有老板，各自选方向、共享进展——88 小时完成核心数学探索，交换约 270 万条消息、1300 亿 token，随后 GPT-6 Astra 花 17 小时完成 Lean 形式化。他称同一能力 10 月产出 722 份研究手稿，触及黎曼、霍奇、杨–米尔斯，还被用于设计新材料和涡轮。

点评：实在的信息有两条：OpenAI 最强数学模型将转为公开产品，做科研智能体的团队基线要抬升；"去中心化编排"作为工程叙事正式上台，与腾讯混元三层分工、书生人机协同构成三种多智能体组织观。但全部是 OpenAI 自述，722 份手稿没有公开清单，"攻克"应读作"OpenAI 称已解决"。（OpenAI，11 月 2 日）

2. 戈登·贝尔奖得主下场物理 AI，创业半年融资过亿元

壹零壹壹科技（1011.AI）由北京大学数学科学学院教授、中国首位戈登·贝尔奖得主杨超创办，2026 年 6 月成立以来已完成过亿元融资，峰瑞资本、华控基金、上海未来产业基金等参与。定位物理 AI 基础设施，主打"高精度物理仿真 + 全栈高性能计算"，诊断行业死结是"仿得不准、算得太贵"。

点评：人物信号大于金额——这是从计算数学侧往上打，与多数具身智能公司从模型侧切入相反。边界：融资是成立以来累计口径，无单轮金额与估值，无公开产品与基准。（投中网，11 月 2 日）

3. 恒瑞牵手成立 165 天的 AI 公司，算力费开始按 token 收

11 月 2 日披露，恒瑞医药与艾可蓝控股子公司十方云签署战略合作，共建医药 AI 智能体生态：十方云输出 AI 能力与真实世界数据治理，恒瑞提供研发、临床、生产场景，覆盖科研创新、患者管理、商业化效率三块。十方云成立仅 165 天、注册资本 2000 万元，不发现靶点、不生成分子，专做"药物诞生之后"的数据运营；此前一周与汇伦医药的同类合作已采用"AI 基建费 + 按 token 计量的算力费"模式。

点评：信号在计费——AI 制药商业化正从项目制授权转向"基础设施 + 按量计费"的云服务逻辑，药企把 AI 供应商当数据治理承包商。但合作无金额无指标，成立不足半年的公司交付能力未经检验。（艾可蓝公告，11 月 2 日）

4. 6 亿美元基金专买"别人发现、没人做的"临床资产

10 月 28 日，AI 原生制药公司 Formation Bio 宣布设立 6 亿美元首期基金，计划 3–5 年收购 10–15 个 I/II 期药物项目，2–4 年推到关键临床里程碑。基金由公司子公司任 GP、自身跟投，LP 是研究基金会、捐赠基金、医院和慈善组织；每个项目装入独立公司实体，共享母公司的 AI 平台和临床团队。公司判断：过去十年发现的候选药翻倍，年度获批数基本持平——分子不缺，缺的是能过临床的产能。

点评：这是"AI 让分子变多"最直接的产业回应：套利空间从设计分子转移到把别人的分子推进临床，与上周 Opentrons 融资（钱流向验证端）是同一个判断。资产级基金结构也是新物种。但"2–4 年到关键里程碑"是规划而非承诺。（Formation Bio，10 月 28 日）