北大团队官宣:庞加莱猜想被完整形式化!首个双检验版本来了

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北大团队官宣:庞加莱猜想被完整形式化!首个双检验版本来了
AI资讯 2026-09-30 11:16
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刚刚,北京大学AI for Math团队宣布:他们独立完成了千禧年大奖难题之一——庞加莱猜想在Lean 4中的完整形式化!


1904年,庞加莱提出猜想;2002年,俄罗斯数学天才佩雷尔曼给出不到70页的精简证明预印本;随后,数学界顶尖大脑耗费数年,写出500多页的专著。


而今天,北大团队与智能体协作,仅用半个月时间,花费不到3万美元,就将其转化为约320万行代码!


据团队透露,这是目前已知首个同时通过Lean build与Comparator检验的庞加莱猜想形式化版本。


北大团队官宣:庞加莱猜想被完整形式化!首个双检验版本来了


完成这项工作的,是3个有数学背景的AI开发者,带着多位博士后和博士生。他们用公开的商用大模型,一行代码成本连1美分都不到。


按北大团队此前给过的估算,人类专家埋头干一天,大约能写250行。一年按250个工作日算,这320万行交给一个人来写,得写整整50年。


就在北大团队发布成果的当天,丘成桐的弟子带队的美国团队,也交出了一份470万行的庞加莱猜想Lean证明。


两支队伍各自独立完成,却在同一天交卷。大规模机器形式化验证的时代,真的来了。


北大团队,半年成本降到十几分之一


这支队伍来自北京大学北京国际数学研究中心,对外叫FrenzyMath,目标是用大模型和AI智能体给现代数学研究提速。


团队今年3月和4月的两篇代表作,署名最后一位都是北大博雅特聘教授董彬。


今年3月,他们用自研的Archon系统,形式化了两道研究级数学题。


其中一道,AI写了约8800行,跑了50个小时,花了1200美元,平均每行约0.14美元。


到了庞加莱猜想这里,每行代码的成本降到了当时的十几分之一。


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速度也快得惊人。半个月写出320万行,平均每天20多万行,相当于800多个人类形式化专家同时开工。


这3万美元,包括大模型的调用费和计算服务器的开销。


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这支团队今年的战绩不止这一件。


4月,他们让两个智能体接力,一个负责想证明,一个负责写成Lean代码,解决了交换代数里D. D. Anderson在2014年提出的一个公开问题,全程约80个小时。


8月,他们的智能体又帮数学家推翻了拟阵Kazhdan–Lusztig多项式的两个重要猜想。


同样在8月,团队开源了一套叫Archon Horizon的调度系统,专门指挥一群Codex或Claude Code智能体长时间做形式化。它当时列出的两个在跑项目,其中一个就是庞加莱猜想。


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照着500页专著,拆成83个里程碑


佩雷尔曼当年的三篇预印本,加起来不到70页,很多关键步骤只写了结论。后来Morgan和田刚为了把细节补齐,写出了一本500多页的专著。


北大的目标,就是把这本书整个搬进Lean。


他们的核心秘诀,就是「人类智慧 + AI智能体」的完美协同。


在这个项目中,3具有数学背景的AI开发者成为了「包工头」。


他们没有自己去手写数百万行代码,而是设计、搭建并运行了复杂的智能体工作流。


多位数学方向的博士后、博士生作为志愿者加入,他们运用公开的商用大语言模型,指挥AI去完成海量的基础推导和代码编写。


这其中的最大难点,其实不在于庞加莱猜想本身,而在于「地基」。


庞加莱猜想的证明,深深扎根于黎曼几何、微分几何的土壤,同时还需要调用拓扑学、偏微分方程等极其广泛的数学工具。


然而,在当前的Lean 4库(Mathlib)中,这些高深领域的大量基础理论完全是一片空白。


好在,北大团队在半个月内,不仅完成了塔尖的建设,还在项目内部从头搭建了所有这些前置理论的庞大地基。


7月,项目在GitHub上建仓,先写了一份人能看懂的「蓝图」。蓝图分六章,列出279条定义和定理,每一条都标明在书里的出处,谁引用谁画得清清楚楚。


打地基也是同样的做法。


团队把16份教科书、讲义和论文都做成了配套蓝图,从光滑流形、黎曼几何,一直到偏微分方程。其中两本用作参考的Ricci流教材,作者里都有美国团队的带头人Ben Chow。


8月中旬审查时,蓝图里还挂着11个「外部接口」,也就是「这一步先借用别人的结论」的白条。


到了9月28日交付的代码里,没有一处sorry,也没有一条额外公理。这11张白条,要么在Lean里被证了出来,要么被绕开了。


真正的代码,按蓝图拆成了83个里程碑,从最底层的Ricci流基础估计,一路推到最后的总装。


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我们把北大的仓库完整下载下来做了统计,一共有27203个Lean文件。


最终那两条庞加莱定理层层引用到的代码约290万行,里面有7.6万多条定理和引理。


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最贵的一块,竟然不是佩雷尔曼


佩雷尔曼最出名的手术,在这个工程里写了约47万行。证明空间会在有限时间里缩没的那部分,约39万行。


全仓最大的一块硬骨头,却是编号M76的里程碑。它一个就写了约65万行,是第二名的将近3倍。


它干的活,是在「拓扑流形」和「光滑流形」之间修一座桥。


庞加莱猜想说的是拓扑空间,Ricci流却只能在光滑的空间上跑。所以必须先证明,任何三维拓扑流形都能切成一块块小四面体拼起来,再把缝隙处理光滑。


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这是上世纪五六十年代就证完的老定理,一放进Lean,写出来的代码却比佩雷尔曼的手术还多。美国团队在同一处也写了46万行。


另一大块,是83个里程碑共用的公共库Horizon,约84万行。


里面近四成是Ricci流的通用理论,另有十多万行黎曼几何、二十多万行拓扑,都是Mathlib数学库里还没有、只能在项目里自己搭的东西。


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连数学家心里默认的常识,在机器面前也得从头证一遍。


平面上画一个不自交的圈,里面和外面就被分开了,这是若尔当曲线定理。就这么一句大白话,库里写了3000多行。


再进一步,这个圈围出来的里面恰好是一块圆盘,这是Schoenflies定理,相关代码写了11.6万行。


挑出名著一处错,还过了双重检验


把一本书搬进Lean,就是把书里的每一句话拿出来重新审一遍。


北大项目8月的一份审查文档里,就记着这样一处错误。


Morgan和田刚书中附录A.19的印刷版,给了一个不带任何条件的结论,大意是一个处处都由「颈」组成的三维空间,一定是一根管子。(「颈」指的是Ricci流里那种细长的圆管。)


而审查文档一句话就把它推翻了。


把一根管子首尾相连粘成一个环,每一处看着都还是颈,可它显然不再是一根管子。这个环在三维里叫S²×S¹,正是书里结论的现成反例。


于是团队弃用了A.19,改用书里相邻的A.20,结论变成「要么是一根管子,要么是一个环」。A.19所在的颈、帽拓扑那一段,是全仓第二大的里程碑,写了22万行。


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代码写完,还得过考官这一关。


据悉,北大这次交出的,是首个同时通过Lean编译和Comparator检验的版本。


Comparator是Lean官方推出的判卷工具,像一位铁面无私的考官。答卷的题目必须和试卷一字不差,证明只准用三条标准公理,还要被内核逐步接受。


不仅如此,北大还多加了一道保险,请另一套独立写成的内核nanoda,把这份证明从头到尾再判一遍。


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Anthropic前不久把费马大定理形式化成1300万行代码时,用的也是这一套。


千禧年难题的验证,只要3万美元


3万美元这个价格,改变的是数学界验证证明的方式。


过去,一位数学家拿出一个重大证明,整个数学界得花上好几年一页页审读。佩雷尔曼的证明贴出来之后,好几组顶尖数学家花了三四年,才确认它站得住。


现在,把它一行行写成机器能懂的代码,再从头查到尾,只要半个月,外加一个实验室付得起的预算。


一年多前,AI拿下奥数金牌还是大新闻。今天,一道困扰了数学界将近一百年的千禧年难题,可以用3美元去验证。


就在不久前,Anthropic也宣布完成了费马大定理的形式化验证。


无数事实证明:AI赋能的数学证明形式化,将很快大爆发。


参考资料:


https://frenzymath.com/news/poincare-formalization


https://github.com/frenzymath/PoincareConjecture


https://github.com/frenzymath/Poincare-Conjecture


https://github.com/LehengChen/PoincareConjecture


https://frenzymath.com/news/archon-firstproof/


https://frenzymath.com/blog/conjecture/


https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_33693886


https://frenzymath.com/blog/archon-horizon/


https://github.com/leanprover/comparator


https://github.com/anthropics/fermats-last-theorem


https://github.com/qinz1yang/differential-geometry


文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”

1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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