2 điểm bởi GN⁺ 14 giờ trước | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Ánh xạ đa thức được giới thiệu là do Claude Fable tạo ra có định thức Jacobian là hằng số -2, đồng thời đưa ba điểm khác nhau về cùng một điểm, trở thành phản ví dụ cho giả thuyết Jacobian
  • Ánh xạ này được định nghĩa trên ℂ³ → ℂ³, với cả ba thành phần đều là đa thức theo x, y, z
  • Ba điểm khác nhau (0, 0, -1/4), (1, -3/2, 13/2), (-1, 3/2, 13/2) đều được ánh xạ tới (-1/4, 0, 0), nên đây không phải là hàm đơn ánh
  • Có thể kiểm chứng định thức Jacobian và giá trị hàm tại hai điểm đầu vào qua các phép tính Wolfram|Alpha được liên kết tương ứng
  • Dù có định thức Jacobian là hằng số khác 0, tính đơn ánh vẫn không đúng; vì vậy biểu thức được đưa ra bác bỏ giả thuyết Jacobian trên ℂ³

Ánh xạ đa thức và định thức Jacobian

  • Ánh xạ ℂ³ → ℂ³ gồm ba thành phần đa thức sau
    • Thành phần thứ nhất: (1+xy)^3z + y^2(1+xy)(4+3xy)
    • Thành phần thứ hai: y + 3x(1+xy)^2z + 3xy^2(4+3xy)
    • Thành phần thứ ba: 2x - 3x^2y - x^3z
  • Định thức Jacobian của ánh xạ này là -2
  • Có thể kiểm tra giá trị định thức trong phép tính Wolfram|Alpha

Ba điểm đầu vào phá vỡ tính đơn ánh

  • Ba điểm sau khác nhau nhưng đều được ánh xạ tới (-1/4, 0, 0)
    • (0, 0, -1/4)
    • (1, -3/2, 13/2)
    • (-1, 3/2, 13/2)
  • Giá trị hàm tại điểm đầu vào thứ nhất và thứ hai cũng có thể được kiểm chứng bằng phép tính Wolfram|Alpha được liên kết
  • Do đó, ánh xạ đa thức này không phải là hàm đơn ánh, và cùng với điều kiện có định thức Jacobian là hằng số khác 0, nó trở thành phản ví dụ cho giả thuyết Jacobian

1 bình luận

 
Các ý kiến trên Hacker News
  • Hơn 10 năm trước, tôi từng gặp một postdoc tin rằng mình đã tìm được thứ gì đó gần như là phản ví dụ cho giả thuyết Jacobian. Anh ấy và đồng nghiệp đang vét cạn các đa thức có khoảng 16 biến, mỗi đa thức có 80–700 hạng tử, dùng cây nhị phân để ánh xạ hệ số
    Khi đó người ta dự đoán cận dưới của (\max(\deg(P),\deg(Q))) cho phản ví dụ ((P,Q)) sẽ lên tới 200, nên việc Claude Fable tìm được phản ví dụ bậc 7 thật khó tin, và khiến tôi cảm thấy đây thực sự là một kỷ nguyên mới

    • Có vẻ đang nhầm lẫn giữa trường hợp 2 biến và 3 biến. Trường hợp trước thực ra đã được kiểm tra đến bậc trên 150, còn phản ví dụ lần này thuộc trường hợp 3 biến
    • Tôi tự hỏi liệu phản ví dụ này có nằm trong không gian tìm kiếm hồi đó hay không
  • Nhà toán học đáng kinh ngạc Yitang Zhang đã dành 7 năm để chứng minh giả thuyết này. Người hướng dẫn Moh của Zhang viết rằng Zhang đã “thất bại thảm hại” trong việc chứng minh giả thuyết Jacobian, rằng sau khi rời Purdue ông “không công bố một bài báo hình học đại số nào”, và rằng ông “đã lãng phí 7 năm đời mình và thời gian của tôi”
    https://newyorker.com/magazine/2015/02/02/pursuit-beauty
    https://x.com/aminkarbasi/status/2079129649830137989
    https://en.wikipedia.org/wiki/Yitang_Zhang

  • Đây là một trường hợp hiếm hoi: đưa thông tin mang tính đột phá vào LLM, nhưng chính LLM lại rơi vào trạng thái rối loạn tinh thần. Khi đưa vào Claude Code, nó cố đạt mức chắc chắn 100% bằng cách kiểm chứng theo bảy cách rồi tỏ ra choáng váng, khá ấn tượng

    • Tôi đưa ánh xạ cho ChatGPT mà không có ngữ cảnh nào và hỏi “hãy cho tôi biết về hàm này”. Nó tính Jacobian và các thứ khác, rồi nhận ra hệ quả của kết quả mình đang nhìn thấy; sau khi kiểm tra lại số học bốn lần, nó còn nghi ngờ khả năng SymPy đã bị chỉnh sửa và quyết định xác minh thủ công bằng một trình kiểm tra ký hiệu viết tại chỗ
    • Tôi đã xác nhận Claude tỏ ra choáng váng. Gemini trước hết tìm kiếm trên web rồi trích dẫn luôn tin tức đã có, còn Kimi thì rất khó tin
    • Ai ngờ “DOES NOT COMPUTE” lại trở thành tình huống thật
    • Giống như hiện tượng emoji kỳ lân trong toán học, xảy ra khi LLM nhận được bằng chứng không thể bác bỏ đi ngược lại một mệnh đề mà nó “tin sâu sắc”
    • Tôi nghe nói các nhà toán học cũng trải qua quy trình tương tự khi một chứng minh từ nguồn lạ, hoặc một chứng minh lạ do chính họ nghĩ ra, cuối cùng lại đúng. Vì họ liên tục nhận được các chứng minh vớ vẩn từ người nghiệp dư, xác suất có một lỗi chí mạng là áp đảo; còn với chứng minh của chính mình thì cũng có điểm mù khiến họ khó nhìn các bước nhảy của bản thân một cách phê phán
      Vì vậy họ cứ nghi ngờ mình đã bỏ sót điều gì đó, lặp đi lặp lại việc kiểm chứng theo nhiều cách cho đến gần như suy sụp, rồi cuối cùng mới thận trọng nêu công khai khả năng có một đột phá mới
  • Ưu điểm của kiểu dọn dẹp toán học này là từ nay không ai còn phải lãng phí thời gian cố chứng minh nó đúng nữa. Hy vọng lần tới LLM sẽ giải được giả thuyết Collatz, tiết kiệm lượng nhân-năm khổng lồ mà các nạn nhân không hay biết đã đổ vào

    • Lý do bài toán lần này “dễ” là vì giả thuyết là sai. Nếu giả thuyết Collatz là đúng như đa số nhà toán học dự đoán, nó sẽ khó chứng minh hơn rất nhiều so với một bài toán Erdős trung bình
    • Mọi chuyện không kết thúc như vậy. Bước tiếp theo là xác định với những loại đa thức nào thì giả thuyết Jacobian đúng, và với những loại nào thì sai
    • Tôi từng là một nhà toán học trẻ vào khoảng thời điểm chuyển giao thế kỷ, và cách nói “lãng phí thời gian khi cố chứng minh” là kiểu tư duy MBA rằng phải liên tục tạo ra kết quả và bài báo
      Khi thử sức với các bài toán khó, ngay cả nếu thất bại, bạn vẫn hiểu sâu hơn nhiều kết quả và công cụ rồi có thể áp dụng chúng vào các bài toán khác, nên hoàn toàn không phải lãng phí thời gian. Những trường hợp cực đoan dành nhiều năm chỉ cho một bài toán là ngoại lệ
  • Rõ ràng có vấn đề với việc dùng LLM để tạo hàng loạt mã hoặc chứng minh có chất lượng đáng ngờ, nên tôi hiểu các tranh luận không ngừng quanh chuyện đó. Nhưng trong tìm kiếm phản ví dụ, vét cạn vốn đã phổ biến, nên dùng LLM như một dạng vét cạn tiến bộ hơn có vẻ là hướng tiếp cận rất phù hợp; tôi khó hiểu vì sao lại thù địch đến vậy

    • Khi máy móc ngày càng thành thạo trong những lĩnh vực vốn chỉ bộ não con người mới hữu dụng, điều đó sẽ rất khó khăn với nhiều người. Tôi nghĩ sự thù địch là sự pha trộn giữa thái độ “trước khi có chứng minh thì tất cả có thể chỉ là nhảm nhí” và nỗi sợ “chúng ta sẽ mất đi nhiều thứ từng được xem là khiến con người đáng kinh ngạc”
      Trong vài năm tới, lòng trắc ẩn sẽ cực kỳ quan trọng, và chúng ta sẽ đau đớn cả bên trong lẫn bên ngoài
    • Nếu chưa xem bản ghi suy luận của Fable đã tạo ra kết quả này mà đã kết luận đó là vét cạn cao cấp, thì có vẻ là một bước nhảy vội
  • Tôi đã vibe coding toán học bằng AI suốt vài tháng qua và thấy việc đó khả thi một cách đáng kinh ngạc. Phần khó là tự mình kiểm chứng kết quả và xác nhận tính đúng đắn; chỉ với một phát hiện nhỏ, tôi đã bác bỏ một giả thuyết và viết bài báo đầu tiên
    Những phát hiện tiếp theo có nội dung khá đáng kể trong tô pô lượng tử và vật lý, nên tôi đang rà soát rất nghiêm ngặt để chuẩn bị công bố. Thời gian kiểm chứng còn dài hơn thời gian phát hiện
    Nếu bạn quan tâm đến lý thuyết số, bài báo đầu tiên ở đây: https://arxiv.org/abs/2607.09793

    • Tôi học chuyên ngành vật lý và từng có bài báo, nhưng đã rời giới học thuật từ lâu. Khi dùng Claude để giải một bài toán vật lý pha trộn giữa toán học và mô phỏng, mọi thứ trở nên khá rối
      Khả năng thiết lập vấn đề và đề xuất các cách tiếp cận mà tôi chưa nghĩ tới thì đáng kinh ngạc, nhưng khả năng diễn giải kết quả kém hơn nhiều
    • Tôi tò mò khi làm việc bạn cố tự mình hiểu đến mức nào. So với việc tiến hành theo cảm giác ở bề mặt, tôi muốn biết bạn đưa sự hiểu của mình xuống sâu bao nhiêu tầng trừu tượng
    • Tôi cũng đang làm việc tương tự trong lý thuyết kiểu
  • Người đăng làm việc tại Anthropic nên rất có khả năng có quyền truy cập nội bộ vào thế hệ Fable tiếp theo. Các mô hình nội bộ cực kỳ mạnh về toán học, và có vẻ sẽ lập kỷ lục mới về năng lực toán học trong các benchmark sắp ra mắt
    Đây có thể cũng là lý do họ ngại công bố prompt thực tế và bản ghi suy luận. Cho đến khi mô hình được phát hành chính thức, rất có thể nó chịu sự ràng buộc của thỏa thuận bảo mật

  • Có vẻ kết luận đã nhảy quá xa. Vì Sol cũng có thể độc lập tìm ra cùng phản ví dụ, nên không có lý do gì để kết luận rằng tồn tại Fable 6 áp đảo benchmark
    [1]: https://x.com/aaron_lou/status/2079218392452530249

    • Không hứng thú lắm. Tôi không được mời vào bữa tiệc nơi có thể tiếp cận những AI tốt nhất, và cũng khó có thể cho rằng những người được mời đại diện tốt cho lợi ích của tôi
  • Điều đáng ngạc nhiên là mọi người không hỏi: Fable đã tìm ra phản ví dụ này như thế nào? Tôi tò mò liệu nó đã phỏng đoán nhiều họ đa thức rồi tìm nghiệm khả dĩ trong từng họ, thực hiện một phép tìm kiếm thông minh, hay dùng cách nào khác

    • Có vài suy đoán trong cuộc trò chuyện Claude này: https://claude.ai/share/22abed98-d9af-43c5-9881-b19e009a07b0
      Nguồn ở đây: https://x.com/b_shrir/status/2079094004885668003?s=20
      Nói ngắn gọn, trong tài liệu hiện có có một phản ví dụ sai, gần như đúng ở mọi nơi ngoại trừ một cực điểm. Có vẻ Fable đã lấy đa thức này làm nền tảng và mở rộng nó để loại bỏ cực điểm trong khi vẫn bảo toàn cấu trúc
    • Đang chuyển mọi bước lập luận sang kiểm chứng hình thức bằng Lean. Vòng phản hồi nhanh giữa phần giải thích do AI viết và các lỗi/cảnh báo kiểm chứng của Lean có thể bảo đảm tính nhất quán logic
      Vấn đề còn lại vẫn là liệu ý tưởng của chứng minh có thật sự chứng minh mệnh đề mong muốn hay không, và nên diễn giải kết quả thu được như thế nào. Ngoài ra, mọi thứ bên trong mã đã được kernel kiểm tra đều nhất quán về mặt logic
  • Việc phản ví dụ nhỏ đến vậy cho thấy rõ đây là một lĩnh vực sẽ còn phát hiện nhiều kết quả thú vị trong tương lai. Không phải vì bài toán cực kỳ khó, mà vì rất khó mở rộng trí tuệ, và trước khi máy tính có thể làm thay, ít người nghiêm túc đào sâu vào những vấn đề như thế này
    Tôi rất mong chờ tác động mà hiệu ứng này sẽ mang lại trong khoa học, y học và các lĩnh vực khác

  • Vì không rành toán, có lẽ cách hiểu ở mức 5 tuổi của tôi có thể hữu ích hoặc được chỉnh lại. Phỏng đoán này nói rằng một quá trình nào đó luôn có thể được đảo ngược để tìm ra đầu vào ban đầu, còn chứng minh lần này cho thấy nhiều đầu vào tạo ra cùng một đầu ra
    Vì vậy không thể suy ngược đầu vào từ đầu ra, nên phỏng đoán là sai

    • Để hàm nghịch đảo tồn tại, có điều kiện tiên quyết là Jacobian là hằng số khác 0, và hàm nghịch đảo đó cũng phải có dạng cụ thể là đa thức. Phản ví dụ này thỏa mãn điều kiện tiên quyết nhưng ánh xạ hai đầu vào khác nhau tới cùng một đầu ra, nên bất kể có là đa thức hay không, không thể tồn tại bất kỳ hàm nghịch đảo nào
      Đến đây có lẽ là cách giải thích ở mức 7 tuổi rồi
    • Phỏng đoán này chỉ nhắm tới một loại quá trình nhất định. Fable đã tìm ra một quá trình cụ thể thuộc lớp đó, cùng ba đầu vào cụ thể cho ra cùng một đầu ra. Tất nhiên chỉ cần hai là đủ
      Ở đây “cụ thể” có nghĩa là có thể biểu diễn bằng một chuỗi hữu hạn
    • Việc nó sai trong trường hợp tổng quát vốn đã được biết. Có nhiều bài toán nói chung là sai, nhưng nếu giới hạn ở đa thức thì đúng