# DeepMind के AlphaProof Nexus ने गणित की दर्जनों अनसुलझी समस्याएँ सुलझाईं

> AI सिस्टम ने 44 अनुमान सिद्ध किए, Erdős की नौ समस्याएँ हल कीं और इसके काम की समीक्षा Science में प्रकाशित हुई।

Oossa · 2026-10-12 · https://oossa.com/hi/deepmind-s-alphaproof-nexus-solves-dozens-of-open-math-problems

DeepMind ने बताया कि उसके नए AI AlphaProof Nexus ने गणित के कई ऐसे सवालों के औपचारिक प्रमाण तैयार किए हैं, जो पहले अनसुलझे थे। इसके नतीजे Science पत्रिका में प्रकाशित एक सहकर्मी-समीक्षित शोधपत्र में सामने आए हैं। यह सिस्टम प्रमाण लिखने के लिए Gemini 3.1 Pro का इस्तेमाल करता है और उन्हें Lean की औपचारिक भाषा में लिखता है। हर चरण की स्वचालित जाँच भी होती है।

## AlphaProof Nexus ने क्या हासिल किया

शोधपत्र के मुताबिक, AlphaProof Nexus ने अब भी अनसुलझी के रूप में दर्ज 353 Erdős समस्याओं में से नौ को हल किया। इनमें दो ऐसी समस्याएँ भी थीं, जो 56 वर्षों से अनसुलझी थीं। इसने OEIS पूर्णांक-अनुक्रम डेटाबेस के 44 अनुमानों को भी सिद्ध किया, बीजगणितीय ज्यामिति के एक अनसुलझे सवाल का जवाब दिया और मिन-मैक्स अनुकूलन में एक ज्ञात सीमा को और कस दिया—यह एक ऐसी विधि है जिसका इस्तेमाल कुछ AI मॉडल को प्रशिक्षित करने में होता है।

## यह सिस्टम कैसे काम करता है

AlphaProof Nexus, Gemini 3.1 Pro पर आधारित है। यह Lean में प्रमाण का मसौदा तैयार करता है और उसे Lean सत्यापक से तुरंत प्रतिक्रिया मिलती है। मसौदा सफल न होने पर Lean एक त्रुटि संदेश देता है, जो अगले प्रयास को दिशा देता है। खास तौर पर कठिन उप-समस्याओं के लिए सिस्टम AlphaProof नाम के एक विशेष टूल का इस्तेमाल कर सकता है। शोधपत्र प्रकाशित होने से पहले टीम ने Erdős की नौ समस्याओं के हल ऑनलाइन साझा किए थे।

## तथ्य

- AlphaProof Nexus ने अनसुलझी 353 Erdős समस्याओं में से नौ हल कीं। इनमें दो समस्याएँ 56 वर्षों से अनसुलझी थीं।
- सिस्टम ने OEIS पूर्णांक-अनुक्रम डेटाबेस के 44 अनुमानों को सिद्ध किया।
- इसने बीजगणितीय ज्यामिति का एक अनसुलझा सवाल हल किया और मिन-मैक्स अनुकूलन में एक सीमा को बेहतर किया।
- AlphaProof Nexus, Gemini 3.1 Pro पर आधारित है, जो Lean की औपचारिक भाषा में प्रमाण लिखता और उनमें संशोधन करता है।
- यह शोध सहकर्मी-समीक्षित पत्रिका Science में प्रकाशित हुआ।

## यह क्यों मायने रखता है

गणितज्ञों के लिए यह AI कठिन समस्याओं को खंगालने और प्रमाणों की स्वचालित जाँच करने का एक नया तरीका देता है, जिससे शोध की गति बढ़ सकती है। AI टूल इस्तेमाल करने वालों के लिए, मिन-मैक्स अनुकूलन में सुधार से भविष्य के मॉडल अधिक कुशलता से प्रशिक्षित हो सकते हैं। सहकर्मी-समीक्षित पत्रिका में प्रकाशन दिखाता है कि वैज्ञानिक समुदाय AI से तैयार प्रमाणों को गंभीरता से ले रहा है, हालांकि अभी व्यापक सत्यापन की जरूरत है।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Google Deepmind's AlphaProof Nexus solved dozens of open math problems and actually got peer reviewed](https://the-decoder.com/google-deepminds-alphaproof-nexus-solved-dozens-of-open-math-problems-and-actually-got-peer-reviewed/) – The Decoder, 2026-10-12

अंतिम अपडेट: 2026-10-12