AlphaProof Nexus résout 9 problèmes d'Erdős, publié dans Science
TL;DR
- AlphaProof Nexus solved 9 of 353 Erdős problems and 44 of 492 OEIS conjectures in a Science paper published October 8, 2026, the first AI system peer-reviewed at this level of mathematical discovery.
- A simple baseline 'Ralph loop' (generate-verify with no specialized prover or evolutionary search) replicated all 9 Erdős solutions, indicating frontier LLM capability drives results more than system architecture.
- Inference cost ran to a few hundred dollars per problem, making AI-assisted proof discovery economically viable for research groups without major-lab compute budgets.
The Decoder rapporte qu'AlphaProof Nexus a résolu 9 des 353 problèmes d'Erdős ouverts qu'il a attaqués, dont deux non élucidés depuis 56 ans, et prouvé 44 conjectures de la base OEIS. Le système signe aussi une question ouverte en géométrie algébrique et améliore une borne connue en optimisation min-max.
L'architecture repose sur Gemini 3.1 Pro, qui rédige puis révise ses démonstrations dans le langage formel Lean. Chaque brouillon est passé au vérificateur Lean, qui rejette toute tentative incorrecte et renvoie des messages d'erreur guidant l'itération suivante ; pour les sous-problèmes les plus retors, l'agent délègue à AlphaProof, le prouveur spécialisé déjà connu de l'équipe. Le papier chiffre l'inférence à quelques centaines de dollars par problème pour l'agent le plus capable.
Le point politique du dossier n'est pas tant le score que la revue par les pairs. DeepMind passe par Science, à rebours d'OpenAI qui a déposé des centaines de démonstrations directement sur GitHub sans soumission à un journal. L'Association for Human Mathematics, menée par Terence Tao, avait réclamé un boycott d'OpenAI précisément sur ce point. C'est la 134e dépêche concernant Google que nous traçons sur les 90 derniers jours, et trois des chercheurs que nous suivons dans notre annuaire ont relayé le papier dès sa parution.
Ce qu'en disent les autres médias
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arXiv (Google DeepMind) Lire →
The primary preprint by DeepMind authors confirms 9 Erdős and 44 OEIS results and details the four-tier agent architecture including Elo-rated evolutionary search among sub-agents.
Our results demonstrate the utility of LLM-powered formal proof search as a tool for mathematics research.
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Science Media Centre Spain Lire →
Expert reaction with skeptical voices: one researcher notes the simple Ralph loop matched the full system; another raises concern about proofs no one fully understands.
We are witnessing the birth of a new way of exploring and doing mathematics.
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DEV Community Lire →
Technical deep-dive confirms the baseline agent alone solved all 9 problems; argues improving frontier LLMs plus deterministic compiler feedback beats complex multi-agent orchestration.
Agent A - the basic Ralph loop with no AlphaProof, no evolutionary search - solved all 9 problems.
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FourWeekMBA Lire →
Business framing positions the result as evidence of agentic architecture maturity, arguing the verification harness around the model governs autonomy more than the prover itself.
point to an ongoing shift from specialized trained systems toward simple agentic loops as LLMs become more capable
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Digg Lire →
Mainstream framing emphasizes collaborative tool over autonomous mathematician; highlights human review catching formalization errors where problems were not accurately translated.
A system that can occasionally find new research-level proofs, with a proof assistant checking every formal step.
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👀 "Google Deepmind's AI solved dozens of open math problems on its own, per a new study in Science. AlphaProof Nexus cracked nine of 353 open Erdős problems, two unsolved for 56 years. The team shared those solutions onl…
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Article original publié par the-decoder.com
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