Agent 一周自动形式化数学定理:耗资 13.5 万美元产出 60 万行 Lean
bneyshabur · x · 2026-10-30
Anthropic 前研究员 Razieh Nabi(现创办 AI safety 公司 Resolution,前身 Sequent)的工作被 Jack Clark 在 Import AI 478 中重点报道,标题为「Mirendil 展示了 RSI 意味着什么」。
工作内容:
- 团队用 AI agent 自动形式化了统计学习理论相关的数学命题——奇点消解(resolution of singularities),为「损失曲面几何与泛化关系」的自动化研究铺路。
- 流程:研究者先与 agent 协作制定两份计划(人类可读的高层版 + 遵循现有文献的 112 页原子步骤详细版),再派一个 orchestrator agent 执行,动态生成做纸笔推导、写 Lean、进度检查的子 agent;执行阶段几乎不需要额外脚手架。
- 成本与产出:耗时约一周,消耗约 1000 亿输入 token(90% 为缓存读取)+ 3 亿输出 token,总计约 13.5 万美元,产出约 60 万行 Lean 代码。
作者称该项目深受在 Anthropic 亲历的组织方式影响,是为 RSI(递归自我改进)与加速科学时代重新设计的工作范式。
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