用“提示距离”衡量AI科研能力：弱模型复现前沿数学证明实测

AI研究者Dan Shipper进行了一项实验，测试在提供代数数论等概念性提示的情况下，较弱的模型能否复现前沿模型Astra对埃尔德什平面单位距离猜想的证明。实验表明，给予恰当的概念提示，较弱的模型往往也能重现前沿模型的发现。这为评估AI的科研能力提供了新视角。

已确认

• 实验背景：Dan Shipper在登机前给模型布置了数学挑战，测试其能否在提示下复现前沿模型Astra对埃尔德什平面单位距离猜想的证明。
• 核心观点：如果给予恰当的概念性提示，较弱的模型也能重现前沿模型的发现。

为什么重要

• Dan Shipper提出了“提示距离”的概念，建议通过观察模型在解决新发现时距离正确答案需要多少提示，来量化评估AI模型的智能程度及其在科研发现中的价值。这种从完全未知到给予明确指引的跨度，提供了一种衡量模型科研能力的新维度。

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