陶哲轩利用GPT-5仅用29行Python代码解决数学难题，节省数小时人工时间。他通过与AI对话找到反例参数并验证结果，标志着人机共同探索的新纪元。

中科大尹骏与姚鸿泽经过16年研究，成功证明了Anderson模型，揭示了半导体中电子运动规律，解决了长期未解的数学难题，为凝聚态物理学做出了重要贡献。

北大校友林伟南、王国祯和徐宙利合作解决了126维空间的Kervaire不变量问题，结束了65年的数学难题，成果被称为“宏伟工程”。该研究为北大126周年献礼，论文已上传至arXiv。

OpenAI科学家塞巴斯蒂安·布贝克提出用“AGI时间”来衡量AI模型的能力，认为未来模型能够解决重大数学难题。反方汤姆·麦考伊质疑大型语言模型的局限性，指出其依赖训练数据，难以实现创新。专家们讨论了模型与数学问题的关系，强调需要探索新方法。

研究人员在《自然》杂志上发表论文，使用大型语言模型FunSearch发现数学难题。FunSearch结合了名为'Codey'的大型语言模型，通过填充空白来提出解决问题的代码。经过几百万次建议和几十次重复，FunSearch成功提出了一个正确的、以前未知的解决方案。此外，研究人员还使用FunSearch解决了垃圾箱打包问题。FunSearch具有多功能性，可以用于寻找各种问题的解决方案。