书生-S2大模型助力攻克三维Ghys猜想，北大团队完成形式化验证

事件概述

上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory）的访问学者、大湾区大学教授许地生团队，依托书生-S2（Shusheng-S2）多模态大模型，通过人机协同方式完成了三维Ghys猜想的证明。随后，北京大学董彬教授与刘若川院士团队利用自主开发的SHEAF框架及Lean交互式定理证明系统，对全部四个主定理进行了形式化验证，确认证明逻辑严密且正确。相关论文已发布至预印本平台arXiv，形式化代码开源至GitHub。

核心信息

1. 关于三维Ghys猜想

• 背景：由法国数学家Étienne Ghys于1995年提出，是复动力系统领域的核心难题。其核心命题涉及紧致复流形上全纯Anosov系统的分类问题，旨在寻找混沌动力系统的“底层代码”，将其化归为标准代数模型。
• 难度：该问题被公认为检验数学推理能力的试金石，其实数版本仍是未解之谜，复数情形因刚性现象而极具挑战性。

2. 书生-S2的技术路径与突破

• 训练策略：采用“通专融合”路线，在大规模科学知识预训练基础上，构建研究级后训练数据（含数学论文难题及校验方案），提升专业性与严谨性。
• 算法创新：突破异步长程推理强化学习方法，解决误差累积、状态维护及自我纠错问题；研发自进化算法，将Harness系统的反馈蒸馏回模型，实现能力自主提升。
• 性能表现：在IMO-Proof、AdvancedMathBench等基准测试中，书生-S2整体领先现有开源模型，部分指标超越Gemini 3.1 Pro等顶尖闭源模型，跻身全球长程推理最强开源模型之列。

3. 人机协同攻关过程

• 协作模式：形成“系统探索—专家判断—成果积累—反馈修正”闭环。书生-S2负责大规模递归推演、拆解复杂命题及生成海量推导思路；研究人员负责把握方向、识别死胡同并提供直觉建议。
• 关键进展：首轮推理即产出400页报告。后续完成7批接续推演，问题图从15个节点扩展至389个，输出上千页严密推导及数十种全新论证思路。国际学者评价其思考深度远超预期。
• 对比优势：此前动力系统专家谢俊逸教授曾尝试使用GPT-6挑战该题未果，侧面印证了书生-S2在此次攻关中的独特价值。

4. 形式化验证细节

• 验证工具：北京大学团队使用自主开发的SHEAF框架，将命题、定义及依赖关系组织为有向无环图，编排多个智能体并行工作。
• 验证规模：峰值并发100个智能体，耗时约5天，产出约55万行Lean代码。
• 基础设施补充：针对动力系统领域原有形式化基础设施不足的问题，团队补充了大量覆盖论文依赖文献的基础定理形式化证明，确保局部证明能组成完整链条。

值得关注

• 科研范式革新：此次突破验证了将专家直觉系统性接入机器求解回路的有效性，为“搜索空间巨大而专家稀缺”的基础研究领域提供了可复制的“从0到1”原始创新路径。
• 未来展望：上海AI实验室计划将此能力封装为书生·端砚科学发现平台的可复用模块，并将推理能力扩展至其他学科，形成“突破—封装—复用—再突破”的自进化飞轮。