GPT-5.6 Pro等模型连破数学猜想，但验证频翻车

近期，GPT-5.6 Pro、Fable 5 等 AI 模型据称在数学领域连续取得惊人突破，引发社区高度关注，但后续验证表明部分成果存在严重的幻觉问题，暴露了当前大模型在严谨逻辑推理上的脆弱性。

已确认

多名用户分享了 AI 模型在解决复杂数学猜想上的惊人成果。@haider1 发帖称，GPT-5.6 和 Fable 5 在一周内推动了三项数学突破，包括推翻已有 87 年历史的 Jacobian Conjecture。@scaling01 报告称，他仅让 GPT-5.6 Pro 分析“2026 年 LLM 解决过哪些问题”并提示“做一个突破”，模型便给出了二维高斯矩猜想的证明。@cloneofsimo 和 @Polymarket 等人指出，GPT-5.6 Pro 在被反复强调“继续找、别停”的极简提示下，找到了具体反例（如指出某图的 fractional flow cost = 58），证伪了存在约 30 年的 Dinitz-Garg-Goemans 图论猜想。此外，@jxnlco 转发的线程称，GPT-5.6 Sol 配合 Codex 工作流在 5 天内解决了 6 个 Erdős 开放问题，且声称该流程并不依赖很深的数学知识。

尚未确认

AI 证明的严谨性很快遭到质疑。由于许多推文作者（如 @scaling01）坦言自己看不懂模型给出的证明，往往需要引入其他模型进行交叉验证，这直接暴露了 AI 数学推理的脆弱性。@scaling01 在后续推文中明确指出，AI 数学证明再次翻车：在验证过程中，Fable 模型针对 Casas-Torres 等问题给出的反例被证实完全是错误的。此外，部分相关推文（如 @zacharynado）本质上是在玩“AI 做研究”的梗图，并非严肃的科研结论。

为什么重要

这一事件表明，尽管大模型展现出令人惊讶的发散思维与构造能力，但在处理复杂数学逻辑时，依然无法摆脱编造事实和逻辑断裂的幻觉困境。AI 辅助科研的潜力虽大，但缺乏可靠自纠机制的“突破”极易演变为社区狂欢下的乌龙。

2026-07-21 ~ 2026-07-23 · 11 条相关

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• GPT-5.6 Pro 被曝用极简提示词找出 30 年图论反例 — sebpaquet · 2026-07-23
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