AI终结32年数学僵局！浙大学子单挑谷歌

【文章导读】：2026年5月，浙大校友王宜平利用自研AI框架ScaleAutoResearch-Ramsey，仅用一台CPU服务器便攻克了组合数学中尘封32年的难题，将拉姆齐数R(3,17)下界从92提升至93，并刷新了R(4,15)的下界。这一成果超越了谷歌DeepMind同期研究，为图论与AI交叉领域提供了新范式，且已全量开源。

一、派对难题：当数学遇上“硬骨头”

你可能没听说过拉姆齐数（Ramsey Number），但你一定感受过它的灵魂。想象一个大型派对，人们随机社交。数学家们想知道：为了保证派对里要么出现3个彼此都认识的人（一个小圈子），要么出现17个彼此完全陌生的人，最少需要邀请多少人？这个“最少人数”，就是R(3,17)。

这个看似简单的派对问题，却是组合数学里一块啃了三十多年的硬骨头。数学巨匠保罗·埃尔德什曾开玩笑说，如果外星人要R(5,5)的精确值，我们可以倾尽全球算力；但如果他们要R(6,6)，那人类不如直接开战。这话一点不夸张，因为随着数字增大，可能的组合方式会呈指数级爆炸，穷举法在它面前就是个笑话。

自1994年，R(3,17)的下界被锁定在92后，全球顶尖数学家、计算机科学家轮番上阵，整整32年，这个数字纹丝不动。它就像一堵密不透风的墙，横在学术进步的路上。这不仅是一个数字游戏，它的背后是图论、算法设计、通信网络优化，甚至人工智能中模型训练和资源分配等底层逻辑的钥匙。

一句话，这个僵局不破，很多前沿领域的理论天花板就卡在那里。

二、巧劲破局：AI的“逆向思维”与“蚂蚁搬家”

那么，王宜平是怎么做到的呢？他的方法，妙就妙在**“不按常理出牌”**。

传统思路像个“完美主义者”：先画一张绝对没有“3人小圈子”（三角形）的人际关系图，然后再想办法把“17人陌生团”的数量压缩到极限。但这条路在92个人的限制下，走到死胡同里了——那个“陌生团”怎么也压不下去。

王宜平的AI框架ScaleAutoResearch-Ramsey，玩了一手漂亮的“以退为进”。它说：咱别一开始就追求完美零三角形了。先构造一张图，保证“陌生团”不超过16个（达标了），但允许图里有那么十几个三角形（不完美）。然后，让AI像一位极其耐心的修复大师，开始“蚂蚁搬家”式的精细操作：小心翼翼地删除一个三角形，同时立刻修复因为这个删除动作可能新产生的“陌生团”超标问题。

这个过程，充满了复合删除修复策略的智慧。AI不是瞎试，它同时派出多组“智能体探员”，从不同角度、用不同策略去搜索修改图谱。最关键的是，它有个“好记性”：每一次探索得到的好结果，都会被存起来作为下一次优化的起点。这就像打游戏存了个优质存档，下次不用从头再来，直接在高级关卡继续闯。这种“经验积累式”的迭代，正是它比谷歌DeepMind的AlphaEvolve（更像每次重启）更高效的地方。

从一张有12个三角形的图开始，11个，10个……一步步逼近。最终，在92个顶点的图上，AI成功构造出了一张完美的图谱：既没有三角形，也不存在17个点的独立集。这铁一般地证明了，想要避免上述情况，至少需要93个人。R(3,17) ≥ 93。32年的纪录，就此作古。

更有意思的是，这套方法顺带手，把另一个难题R(4,15)的下界也从159提升到了160。而同一时期，谷歌的AlphaEvolve还停留在复刻旧纪录92的阶段。这场“单挑”，赢得漂亮。

这场胜利的关键，不在于堆砌算力，而在于赋予了AI一种更接近人类科学家的“策略性思维”和“经验学习”能力。

三、开源的火种与未来的“炼丹炉”

这次突破还有一个让业界振奋的点：极致的效率与彻底的开源。没有动用庞大的超级计算集群，仅仅依靠Claude Code、Codex等AI编程助手和一台CPU服务器，就完成了攻坚。并且，王宜平将ScaleAutoResearch-Ramsey框架全部开源。

这意味着什么？它降低了AI驱动科学发现的门槛。任何一个有想法的研究者，都可以站在这个肩膀上，去冲击其他组合数学难题。这不仅仅是一个成果，更是一个强大的新工具，一个**“AI for Science”的标准化“炼丹炉”原型**。

无独有偶，几乎在同一时间，中国科学技术大学马杰教授团队在拉姆齐数理论上取得了78年来的首次指数级改进，成果登上数学顶刊《Inventiones Mathematicae》。这像是理论边界与应用突破的一次完美呼应。一边在理论上抬高了天花板，一边在具体问题上砸开了天花板。

这给我们一个强烈的信号：AI正在从“数据拟合者”转变为“科学探索伙伴”。它不再只是处理明确定义的任务，而是开始帮助人类在极其复杂的、非结构化的概念空间里，发现新的模式和证明。数学，这门最严谨、最需要逻辑飞跃的学科，正在成为检验AI“智慧”成色的试金石。

当AI学会用策略和积累去攻克人类智慧的堡垒，一个由人机协作引领的基础科学发现新纪元，或许真的拉开了帷幕。

总结与行业展望

王宜平的这项研究，像一束光，照亮了两条路：一是AI for Science（AI4S） 的可行路径——轻量、智能、可积累；二是中国青年学者在基础研究前沿的顶尖竞争力。它证明，在通往通用人工智能（AGI）的道路上，让AI学会解决深奥的数学问题，是锤炼其推理与逻辑能力的核心战场。

未来，我们可能会看到更多这样的“AI学者”，它们携带着人类设计的元策略，一头扎进物理、化学、生物学的未知深海，打捞出我们意想不到的珍宝。这个过程不会取代科学家，而是将他们从繁琐的试错中解放出来，专注于更富创造性的猜想与整合。

留给我们的思考是：当AI在越来越多的“完美逻辑游戏”中击败人类，我们自身独一无二的科学直觉与创造力，边界又在哪里？

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