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在全球顶级 AI 数学基准 FrontierMath 上，一道尘封九年、自2017年即被提出的“重大进展”级开放性难题终获突破——执笔破局的是 GPT-6 Astra 与三位人类数学研究者组成的人机协同团队。原题聚焦于批准式委员会选举模型中的核心稳定性问题：“核是否可能为空？”其初衷本是搜寻一个“核为空”的反例，以揭示制度设计的内在局限；而 GPT-6 Astra 却另辟蹊径，给出反向证明：此类反例在数学上根本不可能存在——换言之，无论偏好结构如何复杂，总存在至少一个满足核心稳定性的公平委员会。
尤为惊艳的是，模型同步原创提出一套以“调和熵”（harmonic entropy）为优化目标的全新投票机制，并配套设计出可在多项式时间内求解的算法，进一步证实：该机制下的局部最优解已天然具备核心稳定性，无需全局穷举。此次合作中，人类科学家主导问题建模、逻辑校验与理论锚定，AI 则承担海量知识检索、多路径推演验证及关键灵感跃迁——角色分工高度类比于一支运转成熟的学术课题组。
这是大模型首次攻克 FrontierMath 榜单中定义为“重大进展”（Major Advance）级别的数学难题，其价值远超单题求解本身。它标志着 AI 正从被动响应型“解题终端”，跃升为主动参与范式构建的“规律协作者”。为此，FrontierMath 维护方 Epoch AI 特别增设 “Human + AI” 成果标识，专用于认证此类人机共研成果。当数学家开始娴熟运用提示工程引导AI探索未知疆域，“科研”的主体性、流程与产出形态，正经历一场静默却深刻的重构。
