AI为何越来越擅长解数学问题：提示序列、搜索树与分支因子

AI 正借助多智能体编排、并行搜索和自动验证，以计算与 token 换取更快的试错与剪枝，数学证明能力随之提升。其提示序列、搜索树和分支因子框架认为，低 k、低 b 的问题更适合模型，高 k 或高 b 场景仍依赖人类直觉。文中以 OpenAI 的单位距离反例、CDC 与 Navier–Stokes 证明及 Anthropic 的形式化工作为例，并讨论把失败路径写入下一轮提示的做法。