腾讯科研智能体攻破50年未解数学难题，姚顺雨喊话正在招人
智东西
作者 | 茄子
编辑 | 程茜
智东西7月31日消息，昨日，腾讯首席AI科学家姚顺雨转发腾讯混元的一篇论文并喊话：“Hy AI4S is hiring :)”，公开招募AI for Science方向人才。
7月29日由腾讯混元科研智能体Hyra参与破解数学难题的论文发布在arXiv上。依托Hyra强大的推演与探索能力，腾讯研究团队取得关键进展，破解了加法组合学领域一道持续50余年的公开难题。
姚顺雨的评论区里，有位网友称，Hyra/Hy3的论文“太疯狂了”，用显式构造解决一个数十年未解的和集问题，完全没想到这会出现在一条招聘帖里。
还有人畅想：“下一位菲尔兹奖得主会是AI吗？”
值得注意的是，今天下午腾讯招聘平台也发布了由姚顺雨带队的AI Infra团队招聘的消息。
7月21日，腾讯混元推出了科研智能体Hyra。它基于本月开源的Hy3模型，该模型总参数量为2950亿、激活参数量为210亿。Hyra在破解这道难题时承担的是自动化探索工作，并帮助研究者挖掘潜在数学构造思路。
Hyra先是通过搜索优化现有有限集合案例，之后进一步提出一套可无限拓展的参数化构造方案：依靠十二进制结构约束差集规模，结合循环群对称加法基与中国剩余定理，实现和集更快扩张。AI输出候选方向后，研究人员校验思路、推导完整严谨证明，并借助Lean4完成形式化验证。
这道加法组合学问题研究的是，整数集合经过加法和减法运算后，规模扩张之间到底存在怎样的关系。
比如，给定一个有限整数集合A，将集合中任意两个元素相加，并去除重复结果，可以得到“和集”A+A；同样，将任意两个元素相减，可以得到“差集”A-A。数学家长期关注的问题是：一个集合经过加法扩张后，和集规模能够增长多少？这种增长能力与差集扩张之间是否存在某种固定规律？
为了衡量这种扩张关系，数学家定义了两个指标。其中，σ(A)=|A+A|/|A|用于表示和集相对于原集合的扩张倍数，δ(A)=|A-A|/|A|表示差集扩张倍数，并进一步定义C(A)=logσ(A)/logδ(A)，用来衡量和集扩张能力相对于差集扩张能力的比例。
已有数学理论证明，C(A)≤2。但过去50多年，数学家一直无法回答一个关键问题：2是否只是一个理论上的宽松上界，还是能够通过构造特殊集合无限逼近的最优结果？
围绕这一问题，数学界持续尝试寻找更接近2的集合构造。1969年，相关结果约为1.0290；1973年提升至1.0598；2013年进一步达到1.1259。近一年，AI辅助搜索开始参与这一问题的探索，将已有数值推进到1.1449。该论文还记录了一项内部实验，Codex（GPT-5.5）在人类引导下将这一数值进一步提升至1.2851。
但这些探索都存在一个限制：找到一个更优的集合，并不意味着找到了能够证明理论极限的方法。此前的结果更多是在不断刷新具体案例，而无法回答C(A)是否真的可以无限接近2。
Hyra的突破在于，它没有停留在寻找更优样本，而是进一步发现了一套可以推广的数学构造方法。
研究团队首先让Hyra进行有限集合搜索，将已有最好结果从约1.14提升至1.21。但随着集合规模扩大，暴力搜索面临计算量和内存限制，同时搜索结果也难以转化为严格的数学证明。
随后，团队让Hyra尝试自主提出数学构造和推理方案，并通过LLM judge对探索过程进行反馈。经过约24小时探索后，Hyra提出论文中的核心思路：利用十二进制数字结构控制差集规模，再结合循环群上的对称加法基与中国剩余定理，让和集规模实现接近平方级增长。
换句话说，Hyra找到的并不是一个“更大的答案”，而是一种可以不断扩展的构造规律。
基于这一方法，研究团队构造出一族有限整数集合AK，并证明随着参数K不断增加，C(AK)会无限接近2。这也意味着，数学家长期寻找的答案得到解决：2确实是该问题的理论上界，但不存在任何有限整数集合能够真正达到2。
这也不是一次简单的暴力搜索。研究团队最初让Hyra进行有限集合搜索，将最好结果从约1.14提高至1.21。但显式枚举会受到计算量和内存限制，也很难转化成可以严格证明的通用构造。
随后，研究团队对证明过程进行了人工检查和整理，并公开了Lean 4形式化证明。目前，该论文仍为arXiv预印本，尚未经过同行评议。
结语：AI不只寻找答案，也开始提出新方法
从推出Hyra，到用Hy3辅助解决50多年未解的数学问题，再到姚顺雨团队招人，腾讯混元正在把大模型能力延伸到科学发现领域。
此次工作更值得关注的地方，是AI从“搜索更好的答案”走向了“提出可以被证明的数学构造”。在AI提出思路、人类检查整理、形式化工具验证的协作模式下，AI4S正在成为大模型竞争的新战场。
相关链接：
论文：https://arxiv.org/abs/2607.27199
Lean形式化证明：https://github.com/linhaowei1/sum-diff-proof
Hyra：https://hy.tencent.ai/research/hyra
来源：腾讯混元、X
(来源：新浪科技)
