问题就是问题：迈向可扩展的数学发现
人工智能系统越来越能够参与数学研究，但前沿模型的推理能力和数学专家的审查时间都十分有限。FAR（Find、Attempt、Recommend）系统让专家指定研究方向，而不是预先选择单个问题，以缓解这一瓶颈。系统从广泛的文献库中搜索未解决问题，尝试寻找解答，并将有潜力的结果优先提交人工审查。在组合数学试点中，FAR分析了5,245篇论文，找出6,453个猜想或开放问题，并筛选出4,717个看似定义清晰且仍未解决的问题。后续推理和自动分流阶段发现598个潜在解答，最终选出77项供作者团队审查。研究人员还发现了多个涉及知名猜想的有趣结果。研究显示，这种人机协作方式有助于扩大数学问题的发现和评估，但最终结论仍需专家验证。
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