cppapp 这些相对都是高级的抽象问题。AI难以解决的是一些基础的问题，比如大素数快速分解的问题，P=NP的问题，当然这些问题人类也难以解决（其实棋类问题大部分人类也难以解决），这些基础问题方面我认为AI在可预见 ...

可以关注一下axiommath.ai，华人Carina Hong的初创公司，专攻数学LLM。
我觉得其实既然AI可以突破程序编码问题，那么数学方面也是有可能突破的，自然语言到程序语言到数学语言这个过渡，后者的跨越难度未必超过前者。
说到棋类问题，复杂到一定程度，对人类而言认知负荷就超载了。五子棋和象棋高手可以精确动态规划，而顶尖人类围棋手也只能进行很粗略的近似动态规划，所以AlphaGo用强化学习来完成这件事其实是很自然的，而LLM就不适合干这个。说到底，LLM这个架构并不能包办一切，当然不排除它能写出AlphaGo这样的程序，只不过它自己是不适合做这种计算的。

销锋镝铸 试试最新的，这个论文里三个模型都是上一代的了