书生S2

据电子工程专辑 10 月 15 日报道（https://www.eet-china.com/news/202610151128.html ）与人民网 10 月 17 日转述（http://m.toutiao.com/group/7697460173337756211/ ），上海人工智能实验室访问学者、大湾区大学许地生教授团队依托书生科学多模态大模型 S2（书生-S2），基于通专融合技术路径，通过人机协同完成了三维 Ghys 猜想的严谨证明；北京大学董彬教授、刘若川院士团队利用自主研发的 SHEAF 框架对证明完成形式化验证，确认正确性。这标志着中国科学家首次用中国大模型攻克世界级数学难题。AICoder 的技术细节补充（https://www.aicoder.com/news/news-20261016-intern-s2-ghys-conjecture-dim3-lean-sheaf ）显示，四个主定理由最多一百个智能体在约五天内于 Lean 中完成核验。 Ghys 猜想 1995 年由法国数学家提出，是复动力系统领域长期悬而未决的核心难题，三维版本推理链条极长，人工逐行检验容易在中途丢失线索。 人机协同里各自负责什么？ 这个案例的分工值得拆开看：AI 承担大规模、长链条的复杂数学推演，科研人员把握研究方向、甄别有效思路，经过多轮迭代交互推导出完整证明。模型不是替代数学家给出答案，而是把人类容易疲劳的中间步骤展开、检查、排除死路。研究价值与方向选择仍然握在人手里，速度瓶颈交给模型。上海 AI 实验室青年研究员赵海腾对第一财经表示，AI 始终是提升单位时间智力生产上限的工具，人类把控研究价值与进展方向，协同整体提高数学研究的推进速度。 形式化验证为什么是证明成立的关键？ 一份由模型参与写出的证明，最大争议从来不是创意，而是可检验性。SHEAF 框架把证明翻译成 Lean 可机器核验的形式化语句，四个主定理全部通过，等于让计算机逐行确认没有逻辑跳跃。这一步把「看起来对」变成「可以被机器验证为对」，也是回应 AI 证明可信度质疑的标准动作。 这会改变数学研究的分工吗？ 此前 OpenAI 也曾宣布模型攻克多个世界级难题，数学界对 AI 是否改变甚至损害研究争论不断。书生 S2 的路径更克制：不宣称自动发现，而是把模型嵌进既有研究流程，再用本土框架独立验证。未来数学团队的竞争力，可能越来越体现在谁能把长链条推演交给模型、再用形式化工具守住结论，而不是谁亲手写满几页草稿。 国产科学大模型这条路与通用模型有什么不同？ 书生 S2 走的是通专融合路线，不是拿通用聊天模型硬解数学，而是在科学语料与推演格式上专门训练，再由人把握方向。三维 Ghys 猜想这类问题难在链条长、分支多，人容易在中段疲劳丢失线索，模型恰好擅长展开与排查，但提出猜想、判断哪条路值得走仍然依赖数学家。一百个智能体在五天内完成 Lean 核验，说明形式化工具本身也在被并行化，未来人工数学家的工作可能越来越集中在选问题与定路线。 去论坛讨论 前往 silicon-agi.com 论坛 参与讨论