# AlphaProof Nexus от DeepMind решил десятки открытых задач

> ИИ доказал 44 гипотезы, решил девять задач Эрдёша, а результаты его работы прошли рецензирование в Science.

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

DeepMind сообщил, что новая система ИИ AlphaProof Nexus представила формальные доказательства для ряда ранее открытых математических задач. Результаты опубликованы в рецензируемой статье в журнале Science. Система использует Gemini 3.1 Pro для составления доказательств на формальном языке Lean и автоматически проверяет каждый шаг.

## Чего добилась AlphaProof Nexus

Как сообщается в статье, AlphaProof Nexus решила девять из 353 задач Эрдёша, которые по-прежнему числятся открытыми. Две из них не удавалось решить 56 лет. Система также доказала 44 гипотезы из базы целочисленных последовательностей OEIS, разрешила открытый вопрос в алгебраической геометрии и улучшила известную оценку в задаче min-max-оптимизации — методе, который используют при обучении некоторых моделей ИИ.

## Как работает система

В основе AlphaProof Nexus лежит Gemini 3.1 Pro: модель составляет доказательства на языке Lean и сразу получает обратную связь от верификатора Lean. Если черновой вариант не проходит проверку, Lean возвращает сообщение об ошибке, которое помогает системе сделать следующую попытку. Для особенно сложных подзадач система может обратиться к специализированному инструменту AlphaProof. Команда опубликовала решения девяти задач Эрдёша в интернете до выхода статьи.

## Факты

- AlphaProof Nexus решила девять из 353 открытых задач Эрдёша, в том числе две, которые оставались нерешёнными 56 лет.
- Система доказала 44 гипотезы из базы целочисленных последовательностей OEIS.
- Она разрешила открытый вопрос в алгебраической геометрии и улучшила оценку в задаче min-max-оптимизации.
- В основе AlphaProof Nexus лежит Gemini 3.1 Pro, которая составляет и дорабатывает доказательства на формальном языке Lean.
- Работа опубликована в рецензируемом журнале Science.

## Почему это важно

Для математиков ИИ открывает новый способ исследовать сложные задачи и автоматически проверять доказательства, что потенциально может ускорить научную работу. Для пользователей ИИ-инструментов улучшение методов min-max-оптимизации может привести к более эффективному обучению будущих моделей. Публикация в рецензируемом журнале показывает, что научное сообщество относится к доказательствам, созданным ИИ, всерьёз, хотя для более широкого подтверждения результатов нужны дополнительные проверки.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-10-12