9 月 4 日凌晨，OpenAI 发布新一代旗舰模型 GPT-6 Astra，总裁布罗克曼的发布会结语只有一句——「欢迎来到 AGI 时代」。
发布当天，OpenAI 同时宣布：GPT-6 Astra 把孪生素数问题的最好上界，从保持十二年的 246 推进到了 186，并附上了 条件式 Lean 形式化。
从 246 到 240，人类花了 12 年，
从 240 到 186，AI 只用了 3 天。
在聊接下来的一切之前，得先把这个纪录本身说清楚。
孪生素数猜想，是数论里最古老也最诱人的问题之一：像（3, 5）、（5, 7）、（11, 13）这样间隔恰好为 2 的素数对，究竟有没有无穷多对？
这个问题悬置了近两百年，至今没人能证明。
我们能做到的，是不断逼近它，证明「存在无穷多对素数，它们的间隔不超过某个固定的数 C」。C 越小，离猜想越近；当 C 等于 2，就等于证明了猜想本身。
GPT-6 这次做到的是：存在无穷多对间隔不超过 186 的连续素数。
虽然依旧还离「2」很远，但把人类保持十二年的最好上界（246）往前推了一大步。
换句话说，GPT-6 这次的突破，是在人类数学共同体铺好的轨道上，跑出了新的速度。
一周内，纪录被突破三次
这条线的来路，本身就是一部微缩的现代数论史：
2013 年
华裔数学家张益唐教授一鸣惊人，把间隔上界从「平均尺度内」直接压到 7000 万。
随后
James Maynard 和陶哲轩等发起 Polymath 项目，将这个间距一路狂砍到了 246。然而，到了 246 之后，原有方法似乎达到极限。
2026 年 8 月 31 日｜246 → 240
2026 年 9 月 3 日早晨｜240 → 212
AI 数学初创团队 Axiom 宣称，在 Stadlmann 的基础上，他们的 AI 系统 AxiomProver 将界限压缩至 212。
仅仅几个小时后｜212 → 186
OpenAI 宣布：GPT-6 给出的最新纪录是 186。
人类守了十二年的纪录，一周内被 AI 突破三次，奇点好像真的来了？
统计学的「诺贝尔奖」，颁给了一个给 AI 打地基的人
官宣这一结果的 OpenAI 研究员，不是别人，正是刚拿下 2026 年「统计学的诺贝尔奖」COPSS 会长奖的苏炜杰。
他现任宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学系教授，和前段时间得了菲尔兹奖的邓煜、王虹一样，都来自北大数院。
COPSS 会长奖由美国统计协会、国际数理统计学会、加拿大统计学会等五大国际统计学会联合设立，每年只授予一位 40 岁以下的青年统计学家，被誉为「统计学的诺贝尔奖」。
上一个拿到它的华人，是 2012 年的寇星昌，中间隔了整整 14 年。
2026 年 2 月考普斯奖获奖名单揭晓三个月后，苏炜杰宣布在沃顿商学院学术休假期间加入人工智能领军企业 OpenAI。
履历是够硬的，但其实这几年搞 AI、搞大语言模型的人多如牛毛，这个奖凭什么是他？
根据获奖致辞，苏炜杰因在生成式人工智能统计基础、隐私保护数据分析、机器学习同行评审、凸优化、深度学习理论及高维推断等方面的贡献获奖。
简单来说，统计学界把今年的最高荣誉，发给了一个专门研究「怎么分清 AI 写的和人写的」的人。
他干的事情，跟那些比拼谁的模型参数更多、谁的算力更猛的人，完全不是一个方向。
一句话概括：给大模型打统计学地基。
01｜大模型水印
怎么在 AI 生成的文本里嵌入一个可检测、又不破坏流畅度的统计信号？通俗说，就是微调模型选词的概率——让某个词从 50% 变成 51%，单看一个词毫无破绽，可积累几百个词、跑一遍统计检验，AI 的痕迹就藏不住了。
02｜对齐与幻觉
为了让模型「说人爱听的话」，人类反馈强化学习（RLHF）反而让它学会了不懂装懂、一本正经地胡说八道。苏炜杰研究用统计工具评估和修复这些对齐机制里的漏洞，回答「AI 到底能不能信」。
03｜高斯差分隐私
数据用得好就难免泄露隐私，保护到位又变成废码。他在两难之间找数学上的平衡点。这项技术甚至被用在了 2020 年美国人口普查里，让 3.3 亿人的数据能对外发布统计结果，又无法反推出任何个人。
统计学界把今年的最高荣誉，颁给了一个去 OpenAI 给大模型打地基的人；而与此同时，菲尔兹奖得主陶哲轩，也许正在花好几天时间，消化一份 AI 写出来的证明。
这两个画面放在一起，才是 2026 年数学界真正的发展底色。
这一年，AI 推动了哪些数学猜想？
回看过去这一年，AI 对数学猜想的冲击，其实是一条可以用日期清清楚楚标出来的时间线。
2025.10｜一场乌龙
OpenAI 研究员宣布用 GPT-5 一个周末连破 10 道「百年悬案」级的埃尔德什难题，结果 DeepMind 的 Demis Hassabis 只回了一句「this is embarrassing」。
原来 GPT-5 只是搜到了早就存在、只是不太出名的旧论文。
知乎答主 @酱紫君 当时就点破：「AI 知道 = AI 做出来了，至于是别处抄的还是自己想的别管。」
2026.05｜第一记「推翻」
OpenAI 一个内部通用推理模型，推翻了埃尔德什 1946 年提出的平面单位距离猜想，还给出了比埃尔德什预估更好的构型，并且经外部数学家核验通过。
知乎答主 @Fyx1123581347 感慨：AI 的解法人类并非完全没想到，只是没人推得下去，「AI 在这方面比人类强很多，不会像人一样知难而退」。
2026.07｜87 年的猜想被「证伪」
Anthropic 的 Alpöge 用 Fable 5 找到了一个一页纸就能写完的反例：一个雅可比行列式恒为 -2、却把三个点映到同一个点的多项式映射。
知乎答主 @Nicolas Keng 很冷静：「反例问题在固定 ansatz 以后，很多条件可以变成代数方程，这种任务天然适合计算搜索……这件事很大，但不该神化 AI。」
他还顺带澄清了一个被传歪的细节：张益唐当年博士论文做的是雅可比猜想的二维情形，而 AI 找到的是三维反例，二维至今仍是开放问题。
2026.08.05｜第一个完整闭环
一家初创公司的 CEO Lech Mazur，用 GPT-5.6 Pro 证明了悬置 67 年的森多夫猜想，附上约 9 万行的 Lean 4 形式化。
2026.08.10｜黎曼猜想下界提高
Anthropic 宣布将黎曼猜想的已知下界从 41.6% 提高到了 67.2%。
2026.08 下旬｜一个更大胆的构造
Alpöge 挂出一份 108 页手稿：用 Claude 构造了一个与六维球面 S⁶ 微分同胚的复三维流形，试图回答 Hopf 1948 年留下的「S⁶ 是否有复结构」。
2026.08 底｜大素数间隙纪录改写
GPT-5.6 Sol 打破了 2018 年 Ford–Green–Konyagin–Maynard–Tao 五人合作保持的纪录。
知乎答主 @蜜罐数学布道 留下一句传神的比喻：LLM 的成果「像抖音神曲，第一耳朵新鲜，越听越单调」，而 Scholze、Venkatesh 们的经典工作「像交响乐，越品越有味道」。
2026.09.04｜孪生素数上界来到 186
就是文章开头那一幕。
开启孪生素数整条线的张益唐，见证了 AI 对数学猜想的每一次推进。
再回看他在知乎上说的这句话，几乎是预言：
「不要把前人的东西看成至高无上的……这个东西别人这么做的，我能不能换一种做法？」
AI 这一年做的，恰恰就是推翻前人的信念。
数学的进步，似乎正在被 AI 技术按下快进键。
这一年的成果，到底有多少能被时间留下？
狂欢之后，人们也开始思考：
AI 对数学的研究，可信吗？
质疑并非空穴来风。
S⁶ 的构造与已发表结论正面矛盾，至今无人定论；大素数间隙的新纪录，Lean 只形式化了陈述、还没形式化证明，也还没有人独立消化；像森多夫那样「两套独立 Lean + 菲尔兹奖得主亲自消化」的完整闭环，反而是极少数。
更有人说，AI 目前摘下的，多是「低垂的果实」——是那些思路已经就位、只差搜索和计算的果实。
所以，我们现在也许无需恐慌「AI 会不会取代数学家」，更应该追问一句本质意义：
如果答案可以被批量生产，数学研究究竟还要追求什么？
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