Lean

初创实验室 Physical Superintelligence（PSI）利用 Anthropic Fable 5.2 模型的早期访问权限，解决了悬置 18 年的 Aaronson-Ambainis 量子计算猜想，并试图将 AI 驱动的科学发现做成一项生意。该证明经 Lean 自动形式化并由顶尖研究者复核，被视为 AI 直接产出前沿数学成果的标志性案例。

Google DeepMind 用 Gemini Carbon 智能体集群为 Signal 实际运行的编译后代码生成约 650 万行 Lean 形式化证明，在处理器指令层面数学验证消息保密性，且证明由 Lean 检查器独立校验，无需信任 AI 本身。该工作耗时约 4 周，而专家团队过去需要数年，人类仅负责设定安全目标并复核智能体标记的约 1% 内容。这是首次对广泛使用的协议在机器码层面完成端到端形式化验证。

研究团队用 Opus 5.5 智能体将 CPython 3.15.2 的内部实现逐行翻译为 61.3 万行 Lean 代码，并对照真实 Python 逐项测试、由机器校验全部证明，过程中向 CPython 提交了 418 条缺陷报告。该工作首次给出可机器验证的 CPython 形式化模型，为解释器语义正确性提供了新的工程范式。

AI for Science 初创公司 Physical Superintelligence 利用内部研究系统（运行非公开的 Anthropic 模型）在三天内为 Scott Aaronson 与 Andris Ambainis 自 2008 年悬而未决的量子计算加速猜想找到了完整证明，并经 Lean 证明助手验证。这是 AI 系统自主扩展人类知识边界的标志性案例，也预示合成研究者产出速度将超越人类理解速度。