数学爱好者 nor 称，他与 GPT-6 Astra 合作，为一个研究了几十年的圆盘摆放问题补上了五种情形的证明。问题是：把 N 个半径为 1 的圆盘放进一个大圆，怎样让大圆半径尽可能小？
1969 年提出的经典摆法长期缺少最优性证明。量子位报道说，此前已严格证明的情形包括 N≤14，以及 N=19；nor 这次处理了 N=15、16、17、18 和 20。报道没有提供独立数学审查或正式发表的情况，因此目前应把结果视为作者报告的证明进展。
证明如何缩小搜索范围？
据报道，GPT-6 Astra没有直接尝试搜索所有圆盘的坐标，而是先用几何条件排除大量摆法，再让计算机枚举剩余可能。它检查圆盘与大圆圆心的距离范围及排列次序，并利用圆盘相切等约束，论证剩下的摆法无法微调成更紧凑的排列。
最后还要证明至少有一个圆盘必然接触大圆边界，才能排除更小外圆。15 个圆盘的证明采用了不同的奇数环论证。nor表示，他负责确定问题方向、引导模型、修补和检查论证，并用 Astra 和 Opus 5.5 重新检查内容；这不是一次提示就自动完成的证明。
仍有哪些未知？
报道说，证明到 N=20 并非模型能力的上限，而是 nor 暂时没有继续推进。来源没有提供 GPT-6 Astra 的价格、开放使用方式，也没有说明这些证明是否经过独立同行评审。
为什么重要
对数学爱好者来说，这个案例显示 AI 可以协助把几何直觉变成有限的计算检查和严格论证。但来源仍是相关报道与 nor 的自述；证明是否通过独立审查，以及其他人能否复现，尚不清楚。
