https://1stproof.org/#about https://arxiv.org/abs/2602.05192 上禮拜一群頂尖數學家在 arXiv 上發了一篇叫做 First Proof 的文章， 作者包含： Martin Hairer（Fields Medal） Daniel Spielman Nikhil Srivastava Lauren Williams 等十幾位不同領域的學者。 所謂「First Proof」（初次發酵），取自烘焙術語，意指在將麵團分割塑形前，先讓整團 麵團進行關鍵的發酵。這個專案就像是讓這些難題在數學界先發酵，以便發展出一套更客觀 、真實的方法來評估 AI 的能力 這不是一般 benchmark，而是他們自己研究過程中自然產生、但還沒公開發表的研究級數學 問題。 全部都是研究論文等級。 而且每題都滿足： 可以在五頁內證完 但不是 trivial lemma 目前網路上找不到答案（避免資料污染） 他們測的是： GPT-5.2 Pro Gemini 3.0 Deep Think 而且原則上只給一次機會，不反覆提示優化。 報告重點整理 一、 結論： 很會裝懂，但容易幻覺 對於非專家來說，AI 生成的證明看起來非常專業，很難分辨對錯。AI 的表現呈現兩極化： 在需要結構化計算的領域表現出色，但在需要嚴謹邏輯推導的領域很容易產生「幻覺」（Ha llucinations）。 二、 AI 的典型翻車案例： 1. 瞎掰文獻與論證 (Hallucinations) 在 Andrew Blumberg 出的第 5 題（切片過濾問題），AI 為了完成證明，直接編造了不存 在的引理，甚至虛構了一整篇論文來支持自己的論點。 2. 偷換概念與無視規則 Lauren Williams 出的第 3 題（馬爾可夫鏈），題目特別限制「不能使用平凡解（trivial solution）」。結果 AI 給出的最佳解就是用了題目明確禁止的 Metropolis-Hastings 演 算法。AI 很傾向將複雜難題自己替換成已解決的簡易版。 3. 引用錯誤的草稿 Fields 獎得主 Martin Hairer 出的第 1 題 (\Phi^3_4 測度)。AI 引用了作者網站上一份 未發表的粗略草稿，宣稱裡面有詳細證明。但 AI 根據那個草稿推導出的結論（測度等價） 甚至是錯的（正確答案是互為奇異/mutually singular）。 三、 AI 的高光時刻 (令人驚豔的突破) 有兩題 AI 的表現嚇到了出題者： 1. 第 9 題：代數關係 (Joe Kileel) 這題要求構造特定的多項式映射。AI (NoInternet 版本) 給出了一個「本質上正確」的答 案！雖然 AI 的證明過程跟作者不同，但結論是正確的。 2. 第 10 題：張量分解優化 (Tamara Kolda) —— 全場 MVP 這題是關於非對齊張量的 CP 分解。出題者 Tamara Kolda 表示，AI 給出的解答是正確的 ，而且比她自己提供的原始解答更好！AI 提出了一種降低計算複雜度的方法，讓人類作者 承認「AI 的洞察力事後看來很明顯，但我當時沒想到」。 --

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