88岁算法祖师爷惊呆!Claude联手GPT攻破30年难题,14页论文0修改

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88岁算法祖师爷惊呆!Claude联手GPT攻破30年难题,14页论文0修改
6777点击    2026-04-01 17:05

「哈密顿分解」难题,终于破解!88岁「算法祖师爷」高德纳再更论文,Claude 4.6+GPT-5.4联合破解了奇偶数情形。甚至,GPT-5.4直出一篇14页论文,引爆全网。


88岁的老爷子,终于填平了自己当年挖下的坑!


三周前,「算法祖师爷」、图灵奖最年轻的得主高德纳被Claude震惊:一个悬了多年的算法难题,竟被Claude Opus 4.6解决了


论文一开篇,他直呼「震惊、震惊」!


88岁算法祖师爷惊呆!Claude联手GPT攻破30年难题,14页论文0修改

论文地址:https://cs.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf


但进一步研究发现,实际上存在760种类似的分解方法,Claude只是找到了其中一个。


它只攻克了m为奇数的「堡垒」,对于m为偶数的情况,仍然没有通用解


更新后的论文显示,这一难题取得了巨大的进展!


GPT-5.4 Pro接棒Claude,对所有m≥8的偶数直出长达14页的论文,并通过计算验证了高达m=2000的情形。


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不仅如此,GPT与Claude联动后,通过多智能体工作流,为奇数和偶数m找到了更简洁的构造方法。


还有人使用Lean语言,将Claude关于奇数情况的证明形式化。


至此,「哈密顿分解」难题彻底解决。


从Claude 4.6到GPT-5.4,再加上业界诸多大佬合力,终于把数十年的坑填上了。


论文的最后,老爷子感慨道——


我们的确生活在一个非常有趣的时代。愿原力与你同在。


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88岁算法祖师爷,挖了一个「大坑」


一直以来,在组合数学里,哈密顿路径(Hamiltonian Path)是一座易守难攻的要塞。


简单来说,它要求在复杂的图形网络中,寻找一条不重复地经过每一个节点的闭合环路。


而「哈密顿分解问题」,则是要将一个图完美地拆解为多个这样的环路。这不仅是计算量的博弈,更是对数学构造能力的极限压榨。


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这个坑,是高德纳亲手挖下的。


在他撰写计算机科学巨著《计算机程序设计艺术》(TAOCP)的过程中,哈密顿分解始终是一个让他挂念的「补丁」。


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这个问题已经悬置了数十年,用术语描述如下:


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此前,学术界始终无法给出覆盖奇数与偶数情形的完整全解。


随着节点增加,搜索空间呈指数级爆炸,人类的大脑在那种深度的黑暗面前,往往会感到生理性的无力。


过去三十年,无数天才试图填坑,但大多折戟于那道「奇偶全解」的最后防线。


直到2026年的这个春天,高德纳决定换一种武器。


偶数m,有解了?


上一次Claude Opus 4.6,在31次探索之后,终于提出了一套简单的规则——


s = (i + j + k) mod m


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其中依据s、i、j的情况,再去决定是否增加i、增加j、增加k,具体规则如下:


如果s=0,根据j的值决定移动方向。如果0<s <m−1,则根据i的值决定。如果s=m−1,再用另一种规则。


结果,Claude通过程序验证了,当m=3,5,7,9,11,路径全部成立。


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可以看到,Claude只解决了m为奇数的情况,至于m为偶数的问题,还未得出真正的解。


直到3月3日,Filip Stappers给老爷子写信说,「这事儿还有后续」。


Stappers让Claude Opus 4.6再次针对m为偶数,算了大概4个小时,终于有些眉目,但没有完整的解。


最终,Claude建立了一个类似于奇数情况的局部纤维构造,然后通过运行搜索来进行修补完善。


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在最后的阶段中,它把主要时间用在了「加快搜索」的速度上,而不是去寻找一个真正的构造方法。


它跑了许多程序,试图用模拟「退火」或「回溯」算法来寻找解。


在Stappers建议下,让Claude使用ORTools CP-SAT(谷歌开源工具包的一部分,带有AddCircuit约束)求解,奇迹发生了。


现在的程序,在短短几秒钟内就能直接跑出结果!


紧接着在3月4日,来自新加坡好友Ho Boon Suan带来了更震撼的消息。


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他利用gpt-5.3-codex生成了一段代码,成功实现了偶数m≥8的分解。


为了验证可靠性,他测试了8到200之间所有的偶数m,以及400-2000之间的一些随机偶数,结果都没问题。


要知道,当m=2000时,那可是一个拥有80亿个顶点的庞大图结构!


若是纯靠人力,来手算证明其正确性简直是「天方夜谭」。


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几乎同一时间,来自Lean社区的Kim Morrison动作极其迅速。


他把之前关于Claude构造正确的证明形式化验证,并于3月4日及时地发到了网上。


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数学天才,扎堆研究


另一位名为「Exocija」的匿名研究者,找到了一种适用于奇数m的全新构造。


单从计算的角度来看,这极可能是目前最简洁的方案,尽管它的证明也许不是最简单的。


在C语言程序中,只需将特定的几行替换为极其精简的逻辑代码,就能获得有效的分解。


而且,几乎每一步,都巧妙地利用了恒等置换「012」。


if (s == 0) d = (j == m - 1? "201" : "021");

else if (s == m - 1) d = (j == 0? "102" : "120");

else d = "012";


他是如何做到的?答案是:跨模型协作。


Exocija在GPT-5.4和Claude 4.6 Sonnet这两个顶尖模型之间不断来回粘贴文本,利用它们不同的思考维度相互启发,最终成功拼凑出了完整的证明。


0修改,GPT-5.4直出14页论文


关于偶数m的构造问题,真正的高潮还在后面。


既然gpt-5.3-codex生成的算法规律过于复杂,Ho Boon Suan决定给GPT-5.4 Pro下达一个终极指令:


你的任务是严格证明之前给出的算法,当m是≥ 8的偶数时,确实总是能产生三个长度均为m³的循环。


最好能深入说明一下这个算法为何有效,并探讨是否有更简单的构造方法。


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谁曾想,GPT-5.4 Pro直接交出了一份令人惊叹的答卷——


一篇排版精美、逻辑严密、长达14页的学术论文。


从「摘要」到「结论」,结构完整,起承转合严丝合缝。


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而且,它还采用了TeX标准,高德纳本人就是TeX的发明者,AI似乎在用这一语言向他致敬。


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最重要的是,论文通过了Lean形式化验证工具的检验。


用Ho的原话来说,这完全是GPT-5.4 Pro独立完成的壮举,他连一个标点符号都不需要修改!


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这意味着,它的逻辑链条在数学意义上是「绝对真理」。


AI「左右互搏」,

Claude+GPT终成完美证明


这个故事的集大成者是Keston Aquino-Michaels。


不仅为奇数m的情形找到了另一种有效的分解,同时为偶数m的情形给出了一种优雅的分解,其简洁程度远超此前方法。


此外,他还发掘出了一篇高德纳之前遗漏的相关参考文献(即下图最后参考文献)。


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预印本:https://arxiv.org/abs/2203.11017


最妙的是,他还细致分析了这种联合交互模式,对于未来如何应对并解决新问题具有潜在的重要意义。


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完整报告:https://github.com/no-way-labs/residue/blob/main/paper/completing_claudes_cycles.pdf

开源项目:https://github.com/no-way-labs/residue


简单来说,Keston Aquino-Michaels并没有简单地向AI提问,而是构建了精妙的「协作工作流」


这更像是一场跨越碳基与硅基的协同演习,是Claude、GPT和人类的密切合作。


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其中,两个Agent独立运行,使用相同的「Residue」提示词。


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两个智能体使用的结构化探索提示词


但各自发挥特长:


  • Agent O:5次探索解决奇数情况(符号证明)
  • Agent C:找到m=4,6,8,10,12的具体解(数据)


但两个Agent没有直接对话,通过Orchestrator中转——数据、工具都经由指挥者(人类引导的Opus 4.6)传递。


Orchestrator需要判断「何时传、传什么、以什么格式传」,这不是两个Agent自己能完成的。


比如,Agent O在偶数情况卡在m=10,无法推进;Orchestrator将Agent C的解传递给Agent O;Agent O收到后,立即识别出模式:m−2层「批量层」+2层「修复层」。


最终,那个困扰了人类几十年的「奇偶情形全解」,在两个AI智能体的疯狂交锋中,被彻底凿穿。


人类圈定战场,机器填补深渊


这次「填坑」,标志着科学研究范式的彻底转折。


科学家的身份变了。比如,高德纳不再是那个在纸上计算每一行代码的工匠,他定义了问题的边界,设计了验证的逻辑,然后指挥AI去填补那道试错的黑洞。


研究的范式变了。人类只需定义边界,而AI填补深渊。


数学家最珍贵的能力不再是算力,而是「提出问题的直觉」和「验证答案的审美」


AI负责在无限的试错中寻找路径,而人类负责在终点确认这是否就是我们要找的真理。


下一个是谁?


当88岁的算法泰斗都开始用AI填坑,我们必须意识到:数学研究的工作方式正在发生不可逆的转折。


这不仅仅是高德纳的胜利,更是人类智力的一次「外挂式升级」。


在「机器左右互搏」的时代,连最严谨的数学殿堂都已经向AI敞开大门。


如果你还在纠结「AI是否会取代我」,那么你可能已经错过了成为下一个「智力架构师」的机会。


下一个被AI凿穿的世纪难题,会是黎曼猜想,还是物理学的统一场论?


在这个「极其有趣的时代」,我们唯一的恐惧,应该是对这种进化速度的漠视。


参考资料:

https://x.com/slow_developer/status/2038399555490791765

https://x.com/mubeitech/status/2038388810157826467

https://x.com/BoWang87/status/2037648937453232504


文章来自于"新智元",作者 "KingHZ 桃子"。

关键词: AI新闻 , Claude , GPT-5.4 Pro , AI科研
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AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


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AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0