AI智能体能否重新发现Blaschke曲线不变量
原文标题：Can an AI Agent Rediscover a Blaschke-Curve Invariant?
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论文以广义Blaschke曲线为受控环境，研究AI辅助数学再发现：智能体在不知目标定理的情况下，从80组边界构型的数值坐标中拟合出齐次三次式，其系数可预测480条直线，残差低至8.88e-17。但事后确定性次数搜索基线也能恢复该三次式，因此实验未证明智能体相对多项式拟合有优势。作者将其定位为区分猜想、数值验证与证明的单例协议研究，并明确列出可复现性等局限。
- 问题
- AI智能体能否在不知目标定理时重新发现数学不变量。
- 方法
- 在广义Blaschke曲线环境中让智能体从数值坐标拟合齐次三次式，并设确定性次数搜索基线对照。
- 结果
- 拟合系数可预测480条直线，残差8.88e-17；但基线也能恢复该三次式，未证明智能体有优势。
- 影响
- 给出区分猜想、数值验证与证明的单例协议，提示AI数学发现需严格对照基线。
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