化学家用 AI 证明 RNA 可设计性定理，Lean 形式化验证后发布 arXiv
rbhar90 · x · 2026-08-26
Szilard Scientific 的化学家 Ashutosh Jogalekar 在 arXiv 发布新预印本 《Designability of RNA Targets with Up to Two Length-2 Helices》，证明了一个此前开放的 RNA 可设计性定理：在无伪结、Watson–Crick 最大碱基对模型下，满足特定螺旋长度与无障碍 motif 条件的 RNA 目标序列可被唯一设计。
作者强调关键点：没有 AI 他不可能完成这项工作——他是化学/生物背景而非数学或形式化方法专家。证明是 AI 生成、人类指导、并经形式化验证的：GPT/Codex（5.6 Sol, Ultra）为主力，Claude Code（Opus 5）提供对抗性审查，多轮反复对抗评审后用 Lean 4 完成机器验证，主定理 RNA.atMostTwoShortHelixDesignability 的公理集仅含标准三公理。Zenodo 发布的工件包含冻结的定理依赖闭包、验证示例、发布检查器、源码与公理审计、清洁重建证据等全套可复现材料。AI 参与了从问题建模、论证推进、Lean 代码、反例搜索到论文撰写的全部环节。
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