Chinese onderzoekers bereiken doorbraak: open-source AI-agent 'Hyra' lost wiskundeprobleem op waar AlphaEvolve, GPT en Claude vastliepen

Een nieuwe preprint op arXiv met de titel 'Settling the Optimal Exponent Relating Sumsets and Difference Sets' van Haowei Lin (Tencent Hunyuan) en Shanda Li (Carnegie Mellon University) beantwoordt een centrale vraag in de additieve combinatoriek waar toonaangevende AI-systemen, waaronder AlphaEvolve van Google DeepMind, GPT en Claude, eerder geen raad mee wisten. Het probleem betreft het afbakenen van de verhouding tussen de groei van somverzamelingen en verschilverzamelingen, waarbij eerdere AI-gestuurde resultaten slechts exponenten rond 1,14 opleverden, maar de werkelijke bovengrens bewezen is als exact 2. De doorbraak kwam toen de onderzoekers de AI-agent Hyra toestonden om constructies en bewijsschetsen in natuurlijke taal voor te stellen in plaats van alleen expliciete lijsten, wat leidde tot een nieuwe constructie die vervolgens handmatig en via een formeel bewijs in Lean 4 werd geverifieerd. Hyra, een open-source onderzoeksagent van Tencent op basis van het Hy3-model (een 295B MoE-model uitgebracht onder Apache 2.0), werkte ongeveer een dag met GPT-5.6 Sol als rechter om de zoektocht te sturen, maar de uiteindelijke constructie werd onafhankelijk door mensen gecontroleerd. Wiskundige Thomas Bloom, bekend om zijn strenge controle van AI-beweringen, verifieerde het resultaat en herformuleerde zelfs de stelling, waarbij hij de auteurs vermeldde als 'Lin, Li en Hyra', waarmee hij de AI als co-auteur erkende. Hoewel de preprint nog niet peer-reviewed is, maakt de combinatie van een machinegecontroleerd bewijs in Lean en onafhankelijke menselijke verificatie dit een zeldzame en geloofwaardige AI-bijdrage aan de wiskunde, vooral opmerkelijk omdat het afkomstig is van een open-source model, in tegenstelling tot eerdere prestaties met gesloten modellen.