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面向數學家的AI智能體

本文介紹如何利用AI智能體(如OpenAI的Codex)輔助數學研究,突破傳統ChatGPT的侷限,通過自主代理持續攻克難題。詳細闡述了智能體的工作原理、使用步驟和優化策略。

來源Hacker News AI作者: chaoxu

大多數數學家與AI的互動方式相似:向ChatGPT提問,得到類似證明的回應,然後繼續工作。這種模式基於一種普遍看法:如果ChatGPT幾次嘗試未能解決問題,那麼AI永遠無法獨立解決。然而,這種看法是錯誤的。實際上,有一種更強大的系統——AI智能體——能夠以更高的成功率完成數學任務。

AI智能體是能夠使用工具的人工智能。這裏的工具包括操作系統、Python、LaTeX編譯器、SAGE數學軟件、瀏覽器等。智能體可以與環境交互並實際“執行”任務。OpenAI的Codex是一個在本地計算機上運行智能體的編碼框架。與普通聊天窗口相比,Codex提供了三大優勢:文件作為持久狀態(問題陳述、定義、嘗試都保存在目錄中)、上下文控制(智能體只讀取你指定的文件)、工具使用(如Gurobi、SAGE、LEAN等)。此外,智能體可以長時間自主運行,讓你離開後回來查看進展或失敗記錄。

實際使用步驟如下:首先,下載Codex程序並用ChatGPT賬户登錄,或者直接使用ChatGPT Work。其次,將模型設置為最高可用版本(目前為gpt-5.6-sol ultra)。然後,將精確的數學斷言替換到提示詞模板中。提示詞模板要求創建多個文件來管理狀態:STATEMENT.md(精確陳述和成功標準,在整個運行過程中固定不變)、REGISTRY.md(每類方法族的記錄,包括族名、嘗試的精確斷言、剩餘缺口、最小的已知障礙、下一個決定性測試和狀態)、FAILED.md(所有封閉路線的記錄,包括嘗試的內容、確切障礙及其證據、以及什麼會使重試具有實質性的新內容)、以及PROVED.md(僅記錄提升的結果,每個結果帶有狀態標籤和證明或證書)。這些文件成為智能體的記憶,對話內容在上下文壓縮後會被丟失,但這些文件會保留。

智能體使用嚴格的狀態詞彙來標記每個聲明的可靠性:候選(由智能體生成,尚未檢查)、自審計(僅由其作者或上下文重新檢查)、驗證者支持(經過敵對審計和獨立重建)、提升(驗證者支持並記錄在PROVED.md中)、獨立審計(由不同模型家族或人類額外檢查)。標籤只能通過驗證步驟提升,且後續論證的確定性不能超過其最弱前提的標籤。編排規則要求最多6個併發子智能體,分波次工作:首先採用多樣化的方法組合,包括不同的表述、不變量、歸約、代數視角、結構歸納、分解、嵌入、極值論證。不要過早透露當前偏好方向,以保持獨立性。每條路線結束時需在REGISTRY.md中明確分類為方法失敗或反證。每個候選證明需經過一個敵對審計輪次(由另一個智能體試圖反駁)和一次獨立端到端重構(由未見過證明的智能體基於表述和關鍵思想進行)。只有通過這兩步,標籤才提升為驗證者支持。最終候選結果還應由不同模型家族進行額外檢查。

報告門限要求僅在出現重大更新時彙報:完整的證明或經過認證的反例、移除已命名依賴的已證明引理、關閉路線的極小障礙、或更嚴格或更簡單的帶證明定理。新符號、重構、另一個有限計算或歸約到定理強度的引理都不算重大。計算規則要求僅在必要時編程,且每次運行需記錄來源文件、方法族ID、超時、日誌和輸出位置。網絡政策限制僅用於普通數學背景或標準命名定理,禁止搜索當前問題的解決方案。持續性要求至少運行8小時,只有在完整肯定解通過全部驗證後才返回;否則繼續維護FAILED.md和REGISTRY.md。

此外,文章還介紹了使用編排器的概念:一個主智能體監督多個子智能體,這比單個智能體更有效,因為後者會快速填滿上下文窗口。提示詞模板結合了CDC提示詞、Danus和個人經驗,雖不完美但覆蓋了90%的需求。通過這種方法,數學家可以更有效地利用AI解決開放問題,並記錄教訓以便未來改進。