Google DeepMind의 AlphaProof Nexus, 수십 년 된 수학 난제를 단 몇 백 달러로 해결

AlphaProof Nexus 프레임워크가 353개의 미해결 Erdős 문제 중 9개를 자율적으로 해결했다. 여기에는 56년 동안 풀리지 않았던 문제 2개가 포함되었으며, OEIS(정수열 온라인 백과사전)의 추측 44개와 15년 된 Hilbert function 관련 문제도 해결했다. 모든 추론 비용은 문제당 단 몇 백 달러 수준이다.

이 시스템은 Gemini 3.1 Pro를 사용하여 수학적 검증에 사용되는 형식 언어인 Lean으로 증명 단계를 생성한다. Lean 컴파일러가 각 단계를 검사하고, 오류 메시지를 다시 모델에 피드백하는 루프를 통해 논리적 오류를 보완한다. 이는 LLM의 고질적인 약점인 논리적 추론 능력을 보완하는 안전장치 역할을 한다.

시스템은 네 가지 에이전트 모델로 구성된다.

• Agent (A): Gemini 3.1 Pro와 컴파일러 피드백을 사용하는 가장 단순한 루프 모델.
• Agent (B): 강화 학습 기반의 AlphaProof를 추가하여 증명 누락 부분을 보완.
• Agent (C): AlphaEvolve에서 영감을 얻은 진화적 구성 요소 도입.
• Agent (D): 위 모든 기능을 결합한 완전한 형태.

분석 결과, 가장 단순한 **Agent (A)**만으로도 해결된 9개의 Erdős 문제를 모두 증명할 수 있었다. 이는 LLM의 성능 향상과 컴파일러 피드백의 결합이 강력함을 시사하며, 전문화된 시스템에서 단순한 agentic loop로 기술 트렌드가 변화하고 있음을 보여준다.