王虹攻下的三维挂谷猜想，OpenAI放出175页四维证明稿
王虹攻克三维难题后，OpenAI直接将四维的证明草稿公之于众。
10月6日，OpenAI在GitHub上发布了首批722篇数学手稿。
其中一篇长达175页，直接针对四维挂谷猜想。
另一篇97页，则意在三维领域再进一步，目标是超越王虹与Zahl集合定理的更强极大函数版本。
OpenAI数学手稿目录中的074组，分别对应三维极大函数版和四维集合版
这道困扰数学家超过百年的难题，最初的问题却异常简单。
一根针，如何在最小空间内完成转向？
一根针的极限转向
在拥挤的车厢里，将一把收拢的长柄伞调转方向，边移动边旋转，往往比直接横向转动更节省空间。
1917年，日本数学家挂谷宗一提出了一个类似问题。一根长度为1、没有粗细的针，在平面内旋转180度，最少需要扫过多大面积？
Besicovitch给出的答案是：面积可以任意小。
如果进一步放宽要求，不要求针连续转动，只需每个方向都能放置一条单位线段，这个集合的面积甚至可以为零！
面积已经小到零，但问题并未结束。这些朝向四面八方的线段，是否仍然必须支撑起二维的结构？
挂谷猜想断言：在n维空间里，只要一个集合包含所有方向的单位线段，它的维数就必须是n，即“满维”。
二维情形在1971年得到证明，但到了三维，数学家又被困住半个多世纪。
王虹证明了什么
要回答三维问题，数学家会先将这些线段稍稍加粗，变成细管，再观察管子不断变细时，重叠后的体积如何变化。
二十多年前，Katz、Łaba和陶哲轩已经发现了一些可利用的排列规律。
但远看挤在一起的管束，放大后可能有大量空隙，不能直接当作实心粗管来计算。不同尺度上的结果，也未必能衔接起来。
为了解决这一问题，王虹与Zahl先从较有规律的“粘性”情形入手，2022年完成了证明。
2025年2月，两人交出了127页论文，终于将证明推进到一般情形。
三维的“集合版”猜想，至此正式解决。
王虹与Zahl的三维挂谷论文，摘要给出Hausdorff维数与Minkowski维数均为3的结论
左图为“粘性”情形；右图粗管大量交叠，内部细管却很稀疏
OpenAI三维新证明
同一个问题，更强的版本
三维被攻克了，难题却仍未到头。
王虹与Zahl解决了集合的维数问题，但要求更高的“极大函数版”仍在等待答案。
OpenAI这份97页手稿，瞄准的正是这一步。
OpenAI三维手稿的标题与摘要，主定理针对更强的挂谷极大函数猜想
差别藏在细管的涂色里。每根只涂一部分，重叠处只算一次，这些颜色合起来，至少还占多大体积？
王虹与Zahl的估计，已经足以推出“维数是3”。OpenAI要再进一步，精确控制涂色比例与总体积的关系。哪怕涂得越来越少，这个更严格的下界也必须成立。
按照OpenAI的论证，这个更严格的要求得到了满足，并能进一步推出完整的三维极大函数估计。
麻烦就出在放大之后。
同样涂了10%，集中在一端和分散在各处，截出一小段后，密度就可能完全不同。
OpenAI因此记录涂色在不同尺度上的分布，追踪每次切分、放大的变化，再结合几何估计与熵分析，尝试排除重叠过度、违反目标下界的排列。
这套论证仍用到了Guth、王虹与Zahl的集合估计，以及王虹与任康的平面Furstenberg定理。
如果主定理成立，收获还不止这一个。
一类是Nikodym极大函数估计，从按方向寻找细管，转向研究经过各个点的细管。
另一类借助已有转换定理，将结论从直细管推广到符合特定条件的弯曲细管，得到相应的局部结果。
OpenAI四维新证明
多一维，难度不止加一
此前的维数下界，停在3.059；王虹与Zakharov今年9月的满维突破，也只覆盖特殊的“粘性”情形。
从3.059，直奔4！OpenAI这份175页手稿，要挑战的正是这一步。
OpenAI四维挂谷手稿的标题与摘要。主结论针对一般四维挂谷集合的Hausdorff维数
但三维的证明，不能直接搬到四维。
Guth指出，四维里的细管可以沿着二次曲面大量聚集，形成三维方法控制不住的重叠。
OpenAI于是把这种聚集本身当成线索。它用二次多项式描述局部的线段关系，再追踪这些关系能沿线段延续多远。
但只解释少数线段还不够。
OpenAI借助前面97页三维手稿中的一条加权估计，让选出的局部区域包含足够多的线段交会。
而这条引理的源头，依然是Guth、王虹与Zahl的集合估计。
OpenAI三维手稿第20页，引理3.3及公式（3.7）、（3.8）；四维稿引用时标为“引理2.3”，并在自身的引理2.15中重述
处理平面结构时，OpenAI的四维论证还用到了王虹与Zahl的点积定理。
这有点像是在点科技树，OpenAI继续往前点，仍然要用到王虹参与解锁的前置技能
最后一步，要让假想的反例自己露出破绽。
OpenAI先假设，存在一个维数不足4的挂谷集合，再按线段的聚集方式分情况处理。有的情形能让局部关系沿线段延续得更远，有的则能把线段限制在更薄的区域里。
接着，还得把这些改进接起来，并确认它们回到原始尺度后依然有效。按照OpenAI的论证，这时就会与假想反例必须满足的条件冲突，排除维数不足4的可能。
这175页一旦经得住检验，四维的满维结论就将从特殊情形，推进到一般情形。所有方向的单位线段只要齐全，集合的Hausdorff维数就必须是4。
不过，这仍然是四维的“集合版”。更强的四维极大函数版，还没有由此解决。五维及以上也只得到“维数至少为4”，还不能推出各自满维。
最后属于人类的菲尔兹奖
那么问题来了，今年这届，会是最后属于人类的菲尔兹奖吗？
王虹捧起奖牌不过几个月，OpenAI就交来了同一研究方向上的272页新手稿。两篇论证还需要独立检验。但如果它们最终成立，这段数学史往后写，就绕不开OpenAI这个名字。
王虹的名字，也没有因此退场。OpenAI继续往前，用的仍有她与合作者建立的估计和方法。
真正悬着的，是下一次突破。如果AI开始持续提出新方法、打开新方向，人类还能一直抢先迈出那一步吗？
2030年，下一届菲尔兹奖颁发时，值得追问的或许不只是领奖台上站着谁。
还有那项获奖成果中最关键的一步，究竟是谁想出来的。
参考资料：
https://github.com/openai/math/blob/main/preprints/Every-four-dimensional-Kakeya-set-has-full-Hausdorff-dimension-September-24-2026/paper.pdf
https://github.com/openai/math/blob/main/preprints/The-Kakeya-maximal-conjecture-in-three-dimensions-September-23-2026/paper.pdf
本文来自微信公众号“新智元”（ID：AI_era），作者：ASI启示录，编辑：摩西 马可，36氪经授权发布。
