提供40小时、200万美元以上AI积分解决开放问题，过去几个月人工智能（AI）在纯数学取得突破：2026年5月20日埃尔德什（Erdos）平面单位距离猜想被证伪（悬置80年）；8月1日首个显式非sofic群构造完成（悬置27年）；8月23日六维球面具复结构（悬置78年未验证）。我们正集结全球顶尖数学人才，于2026年10月30日令百支队伍用前沿模型解开放猜想建理论，并在数学家前辩护。
正文
40小时、200万美元以上的AI积分，解决一个开放问题
过去几个月，AI 在纯数学领域取得突破性进展：
- 2026年5月20日：Erdos 平面单位距离猜想被证伪（80年未解）。
- 2026年8月1日：首个显式非 sofic 群被构造出来（27年未解）。
- 2026年8月23日：六维球面被证明具有复结构（78年未解；证明尚未验证）。
这些进展引出了两个问题：(a) AI 能在多大程度上加快从想法产生到论文通过同行评审并发表的过程？(b) 当 AI 能更快解决猜想时，数学家的角色是什么？为了回答这些问题，我们将召集全球顶尖数学人才。10月30日，100支队伍将使用前沿 AI 模型来解决开放猜想、构建新的数学理论；随后，他们要在顶尖数学家面前为自己的结果答辩，由数学家评估参赛者对结果的理解。
活动期间，我们会为最有前景且阐释得最清晰的结果颁奖；待数学界有时间验证这些结果后，再发放第二轮奖励。这将是史上首个专门面向研究级数学的黑客马拉松。
- 地点：加州理工学院（California Institute of Technology）
- 时间：10月30日至11月1日
评论
社区对所谓“首个研究级数学黑客松”反应各异，有人调侃自身已无精力连续40小时工作，分歧主轴在于短促黑客松形式是否契合大模型数学进展逻辑，以及大厂动机被部分人怀疑为廉价征用数学家劳动力，亦有申请者看好其作为推理框架试验床并指出“首次”说法有误。
认为传统黑客松密集短时形式与LLM数学研究方式相悖
- 等待模型输出40小时违背经典黑客松教育意义，且短时长密集工作不匹配当前LLM数学依赖长时运行与间歇纠错的研究模式（少数人）。 > 等待大模型输出40小时完全违背了经典黑客松的趣味与教学性（@Semkas）
怀疑大实验室意图借机廉价获取数学家验证劳动力
- 结合某实验室此前称数学非优先事项，推测活动真实目的或是利用专业数学家低成本验证模型产出，而非推进数学本身（少数人）。 > 这该解读为大厂想推进数学，还是想让数学家廉价验证模型输出？（@youoy）
看好黑客松作为最大化模型推理能力的测试床
- 已组队报名，认为现有通用框架未充分激发模型推理潜力，此类活动可探索消耗完整推理能力的数学工具链与成本平衡（少数人）。 > 多数通用框架并未为最大化推理设计，而数学需要大量推理，黑客松是好的测试床（@chaoxu）
指出“首个研究级数学黑客松”说法有误
- 近二十年前已有围绕BSD猜想与Sage Math项目的黑客松，所谓“首次”系无知（少数人）。 > 这说法太无知，我近二十年前就参加William Stein的BSD猜想与Sage Math项目黑客松了（@boothby）
有价值的补充
- 有评论疑问大厂是否会提供免费前沿模型与充足硬件支持，这直接影响参与者可行性（@amelius）。