最近几天，一篇题为《王的猜想》的文章迅速传播开来。
这原本是《广西日报》为数学家王虹撰写的人物专题报道。报道走红后，纸质版报纸变得非常抢手，编辑部不得不宣布加印，价格也从1元涨到二手平台上的最高价60元一份。
图片来源于：广西日报微信公众号
7月23日，35岁的王虹获得了菲尔兹奖。她最为人熟知的成就是与数学家 Joshua Zahl 在2025年共同证明了三维挂谷猜想。
这个问题能够用一根无粗细的针来解释：要让它在三维空间里旋转遍所有方向，至少需要多大的空间？
这个题目听上去像是一道会出现在小学作业本上的几何题，但王虹和Zahl给出的证明足足写了127页。
感谢 Fable 的努力付出
另一方面，OpenAI 的 GPT-5.6 Sol Ultra 用3页篇幅证明了延续半个世纪的圈双覆盖猜想；Anthropic 的 Fable 5 帮助数学家找到了一个简短的例子，推翻了存在87年之久的雅可比猜想。
社交媒体上充斥着各种AI表现惊艳的信息，「一位数学家在半夜被 Claude 惊醒」、「一个指令，推翻80年猜想」。OpenAI 和 Anthropic 在互相竞赛，试图证明还有哪些数学问题可以由他们的旗舰模型解决，完全沉醉于大模型「无所不能」的想象之中。
但即便AI能够证明复杂的数学假设，却依然无法想到爱因斯坦脑中的那台电梯。
一台没有窗户的电梯悬浮在太空中。
火箭点火后，电梯开始向上加速。你松开手上的苹果，它会落在脚边。处在电梯里的人无法判断，苹果掉落是因为附近存在一颗星球产生了引力，还是因为脚下的地板正在加速追赶苹果。
1907年，爱因斯坦通过类似的思维实验得出了等效原理：在局部范围内，重力与加速度无法分辨。他后来称这为「一生中最幸福的想法」。
百余年后的今天，Google DeepMind 研究员 Tom Zahavy 将这台电梯引入AI视野。
他提出的问题是：如果只给AI广义相对论诞生前的知识，它能否自行构想出这台电梯，并从中推导出等效原理？
Zahavy 的答案是摇头。今年7月，Google DeepMind 在ICML 2026上展示了立场论文《LLMs can’t jump》。论文直白地指出：大模型无法完成科学发现中最关键的创造型跳跃。
论文链接：https://philsci-archive.pitt.edu/28024/1/Scientific_Invention_Position_Paper%20%2817%29.pdf
Google DeepMind 研究员 Tom Zahavy 认为，如今的大模型很擅长从数据中寻找规律，也正在学会沿袭公理进行复杂推理，却缺少科学发明所需第三种思考方式：面对未解之谜时，主动提出新解释、新概念，甚至更换原有公理。
论文将这种能力形象地命名为「Jump」。
认知的三重层次
要明白为什么跳跃是大模型的能力边界，首先要理解人类思维与发明的根本机制。
论文借鉴了美国逻辑学家查尔斯·桑德斯·皮尔士（Peirce）对人类推理的三分说法：
归纳（Induction）： 输入+输出->规则。从大量观测信息中识别模式，归纳出规律性。
演绎（Deduction）： 规则+输入->输出。借助既有公理体系进行严谨逻辑推演，确保过程严密。
溯因（Abduction）： 规则+输出->新输入（或新公理）。当遭遇未知现象或旧理论失效时，跳出原有框架，创造出全新假说与假设。
用更直白的比喻来说明这三种推理，可以想象我们每天从树上摘一个苹果，轻轻松手后，它每次都会落到地面。
