Meta Muse Spark 半年连破 6 大数学难题，但数学家们只是用了网页版对话

毕树超领衔的 Meta 超级智能实验室（MSL）今天官宣：过去 6 个月，最新的 Muse Spark 模型协助人类数学家连破 6 个数学领域的开放性难题，其中 5 篇论文直接给出了悬而未决问题的答案，甚至推翻了现有的群论拟议规则。毕树超的原话是：「数学界的 AlphaGo 时刻，在今年降临了。」

毕树超本科毕业于浙大数学系，随后在 UC 伯克利拿下统计学硕士与数学博士，2025 年 6 月加入 Meta 超级智能实验室，主攻强化学习与智能体前沿。他在 X 上写过一段很坦诚的话：作为数学专业的学生，他意识到自己缺乏足够的天赋去独立解决那些热爱的前沿难题，正是这种清醒让他转投机器学习；而从去年开始，他的目标变成了训练 AI 模型来替他们解决这些问题。

这 6 项突破横跨概率论、微分方程、群论、优化理论、算术物理学、非结合代数六大领域，每篇都对应一篇独立论文。群论这边，针对 M. Kida 在 2024 年提出的「半阿贝尔」有限群必具「单项式」性质的猜想，Muse Spark 直接生成了复杂搜索代码，在庞大的数学软件系统中揪出了一个拥有 384 个元素的异常群作为反例，把这个猜想推翻了。微分方程方向，它辅助研究员 Leonard Dinh 处理海量偏微分方程放缩计算，彻底证明在二维及更高维度的径向对称负能量条件下，波必然在「有限时间内」发生爆炸坍缩，终结了自 2015 年起围绕质量临界双调和非线性薛定谔方程的十年悬案。

最体现跨界联想的一战在算术物理。Muse Spark 把「p 进制弦理论」和「数论」两个领域连了起来，将基于 Tate 曲线的已知联系推演到复杂的「亏格二 Mumford 曲线」，证明在不同数学语言下算的是同一个物理量。这篇论文的三个核心技术章节也都是它直接起草的，包括繁琐的代数几何翻译与候选证明。优化理论这边，它引入了「概率重构」视角，回答了 Del Pia 等人 2026 年提出的问题：什么时候松弛法的简化是无损的。非结合代数领域，它根据研究员提示词构建了一个三维空间反例，通过了前人的测试但根本不属于可解代数，还进一步提出用「整体子空间」概念替代单独元素来表征。

但整件事最让我后背发凉的，不是这些具体成果，而是它们的工作方式。根据材料描述，这些数学家没有动用 Meta 内部的超算矩阵，也没搭什么复杂 API 脚手架，只是打开网页端的 meta.ai，开启 Muse Spark 的「思考模式」，纯靠自然语言提示词，就推倒了世界级的前沿猜想。6 篇论文都通过了严苛的独立双重审查，且每篇都标注了哪段是人类起草、哪段是 AI 独立生成。

我理解毕树超为什么说这是「AlphaGo 时刻」。AlphaGo 当年在围棋上的意义不在于赢了几盘，而在于它证明了机器可以在一个规则完全结构化的封闭体系里达到或超越人类顶尖水平。数学恰好也是这样的严密逻辑王国，而且自带验证机制——证明对不对是能核查的。当 AI 在这个领域能开拓出人类数学家没想通的路，它的推理能力大概率已经跨过了一道门槛。毕树超的预测是：虽然物理验证的限制会让速度不同，但类似的智能跨越必将在生物学、化学和物理学中全面展开。

当然，前提也摆在这：数学结论的正确性判断相对客观，而 AI 在数学上的突破不能简单外推成所有领域的「无人区」。而且像概率论那篇论文里，Muse Spark 只是协助团队在独立团队竞争下紧跟节奏并确立理论极限，并非全流程自动推导。AI 辅助和 AI 独立完成是两回事，材料里这些成果大部分是「人类 + AI」协作产出的，跟「机器人自己搞定一切」还有距离。但这个方向已经很明确了：未来的数学家，恐怕会越来越像在提示 AI 的指挥官。