# AlphaProof Nexus розв'язав 9 із 353 відкритих задач Ердеша

> Gemini 3.1 Pro пропонує докази, а Lean перевіряє їх після кожної правки. Дослідження пройшло рецензування; публічні матеріали містять успішні докази.

- Опубліковано: 12 жовтня 2026 р. (2026-10-12T10:09:01.174978+00:00)
- Розділ: AI-дослідження
- На основі публікації: [The Decoder](https://the-decoder.com/google-deepminds-alphaproof-nexus-solved-dozens-of-open-math-problems-and-actually-got-peer-reviewed/)
- Видання: AiiN (https://aiin.news)
- URL: https://aiin.news/article?slug=alphaproof-nexus-%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%B2-%D1%8F%D0%B7%D0%B0%D0%B2-9-%D1%96%D0%B7-353-%D0%B2%D1%96%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B8%D1%85-%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87-%D0%B5%D1%80%D0%B4%D0%B5%D1%88%D0%B0

---

AlphaProof Nexus від Google DeepMind розв'язав 9 із 353 відкритих задач Ердеша. Система поєднує Gemini 3.1 Pro з формальною перевіркою доказів у Lean.

## Що саме довів AlphaProof Nexus?

AlphaProof Nexus розв'язав дев'ять задач Ердеша, дві з яких залишалися нерозв'язаними 56 років, [за даними The Decoder](https://the-decoder.com/google-deepminds-alphaproof-nexus-solved-dozens-of-open-math-problems-and-actually-got-peer-reviewed/). Дослідження пройшло рецензування й вийшло в Science.

Система також довела 44 гіпотези з бази цілочисельних послідовностей OEIS, розв'язала відкрите питання з алгебраїчної геометрії та поліпшила відому оцінку в оптимізації. The Decoder називає її min-max-оптимізацією, а WinBuzzer — опуклою оптимізацією.

## Як Lean перевіряє докази Gemini?

Lean перевіряє чернетку доказу після кожної правки, а повідомлення про помилки скеровують наступну спробу. Gemini 3.1 Pro пише й переробляє докази мовою Lean. Для складніших підзадач система може звернутися до AlphaProof, спеціалізованого інструмента для доведення.

Базовий агент без AlphaProof також розв'язав ті самі дев'ять задач Ердеша, але, за описом WinBuzzer, витратив більше обчислень. Отже, додатковий інструмент у цьому порівнянні вплинув на обчислювальні витрати, а не на кількість розв'язаних задач.

## Скільки коштує розв'язана задача?

Автори дослідження заявляють про кілька сотень доларів за розв'язану задачу, [за даними WinBuzzer](https://winbuzzer.com/2026/05/26/google-deepmind-says-alphaproof-nexus-is-still-not-agi-xcxwbn/). Ця оцінка стосується успішних перевірених доказів; вона не розкриває повних витрат на невдалі гілки пошуку та нерозв'язані спроби. За нею не можна визначити бюджет пошуку доказу для довільної нової задачі.

## Що доступно зовнішнім розробникам?

GitHub-репозиторій містить успішні докази мовою Lean і природною мовою, а також посилання на ширші набори задач, спроби розв'язати які не завжди завершувалися доказом. Зовнішні дослідники можуть перевірити оприлюднені результати.

Наведені джерела описують AlphaProof Nexus як дослідницьку систему й не повідомляють про доступ до неї через API або готовий сервіс. Для білдера публічний результат наразі — матеріали для вивчення схеми, у якій модель пропонує доказ, а Lean перевіряє його. Доступність цих матеріалів сама собою не означає доступності інструмента для власного пайплайну.

## Що дають перевірка Lean і рецензування?

Lean перевіряє логічні кроки формалізованого доказу, тоді як рецензування додає оцінку дослідження фахівцями. Публікація на GitHub дає змогу переглянути матеріали, але сама собою не засвідчує ні формальної перевірки, ні рецензування.

The Decoder протиставляє рецензоване дослідження DeepMind нещодавній публікації сотень AI-доказів OpenAI на GitHub замість подання до журналів. Це порівняння стосується способу публікації: наведені джерела не дають підстав стверджувати, що докази OpenAI не проходили формальної перевірки.

Гендиректор Google DeepMind Деміс Гассабіс наголосив, що AlphaProof Nexus «все ще не AGI». Результати на визначених наборах задач не доводять, що система може впоратися з усією математикою.

---

Теги: AI, DeepMind, AlphaProof, математика, Lean, Gemini

Джерело: AiiN — https://aiin.news/article?slug=alphaproof-nexus-%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%B2-%D1%8F%D0%B7%D0%B0%D0%B2-9-%D1%96%D0%B7-353-%D0%B2%D1%96%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B8%D1%85-%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87-%D0%B5%D1%80%D0%B4%D0%B5%D1%88%D0%B0. Цитуючи, посилайтесь на канонічний URL.