Latent Space 一篇分析提出，AI 近期在数学上的突破来自模型能低成本穷举每条合理路径，并用提示序列长度 k 与分支因子 b 解释解题能力。 该文称，OpenAI 找到 Erdős 单位距离猜想的反例、给出 Cycle Double Cover 与 Navier-Stokes 的证明，以及 Anthropic 在 Fermat 大定理与 Riemann 猜想上的进展，都源于这一机制。这些成果与解释均出自该文说法，尚未见独立验证。
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沿着报道，了解事件的不同侧面。
作者提出用提示序列长度 k 与分支因子 b 解释模型解题能力，认为近期 OpenAI 找到 Erdős 单位距离猜想的反例、给出 Cycle Double Cover 与 Navier-Stokes 的证明，以及 Anthropic 在 Fermat 大定理与 Riemann 猜想上的进展，都来自模型能低成本穷举每条合理路径。
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。