중국 연구진, 오픈소스 AI 에이전트 'Hyra'가 AlphaEvolve, GPT, Claude를 당황시킨 수학 문제를 해결하는 데 성공

arXiv에 게재된 새로운 사전 인쇄본 '집합합과 차집합의 최적 지수 해결'이라는 제목의 논문에서 Haowei Lin(텐센트 Hunyuan)과 Shanda Li(카네기 멜론 대학교)는 가산 조합론의 핵심 문제를 해결했는데, 이 문제는 Google DeepMind의 AlphaEvolve, GPT, Claude를 포함한 주요 AI 시스템들을 당혹스럽게 만들었던 문제입니다. 이 문제는 집합합과 차집합의 증가율 비율을 경계 짓는 것에 관한 것으로, 이전 AI 기반 결과는 지수 약 1.14에 그쳤지만, 실제 상한은 정확히 2임이 증명되었습니다. 이 돌파구는 연구자들이 AI 에이전트 Hyra가 명시적인 목록만 제시하는 대신 자연어로 구성과 증명 스케치를 제안하도록 허용하면서 이루어졌으며, 이후 수동으로 그리고 Lean 4 형식 증명을 통해 검증된 새로운 구성을 이끌어 냈습니다. Hyra는 Apache 2.0으로 공개된 Hy3 모델(295B MoE 모델)을 기반으로 한 텐센트의 오픈소스 연구 에이전트로, 약 하루 동안 GPT-5.6 Sol을 심판으로 사용하여 탐색을 안내했지만, 최종 구성은 인간에 의해 독립적으로 확인되었습니다. AI 주장에 대한 엄격한 검증으로 유명한 수학자 Thomas Bloom은 결과를 검증하고 정리를 재구성하면서 저자를 'Lin, Li, Hyra'로 표기하여 AI를 공동 저자로 인정했습니다. 이 사전 인쇄본은 아직 동료 검토를 거치지 않았지만, Lean의 기계 확인 증명과 독립적인 인간 검증의 결합은 이 결과를 수학에 대한 드물고 신뢰할 수 있는 AI 기여로 만들며, 특히 이전의 폐쇄 모델 성과와 대조적으로 오픈소스 모델에서 나온 점에서 주목할 만합니다.