他这句话一问出来，实验室里好几个人的表情都微微变了一下。

许铭从角落里抬起头，推了推眼镜。

何鸿鵠的眉头也微微挑了一下，但没说话。

这个人一辈子没买过房子，没有固定工作，拎著一个破箱子满世界跑，今天住这个数学家家里，明天住那个数学家家里。

他曾用一句“今天我的大脑状態不错”敲开了无数学者的门，並和他们进行了合作，还发掘了少年时期的陶哲轩。

他一生发表了超过一千五百篇论文，合作过的数学家超过五百个。

数学界有一个著名的梗，叫埃尔德什数。

埃尔德什本人的埃尔德什数是0，跟他直接合作过的人是1，跟埃尔德什数为1的人合作过的人是2，以此类推。

据说全世界的数学家，埃尔德什数超过5的都算圈子边缘人。

而且他还有一个比较出名的习惯，就是他特別喜欢提出问题，然后悬赏。

他觉得这个问题值多少钱，就掏出多少钱来悬赏。

从二十五美元到一万美元不等。

他一辈子提出了大概一千多个问题，涉及数论、组合数学、图论、分析几乎涵盖了纯数学的每一个角落。

这些问题有的已经被解决了，有的至今悬而未决，形成了一个著名的埃尔德什问题库。

这些问题多数表述简洁得像个谜语，但是要证明它们却能让顶尖的数学家穷尽半生。

陈林提到的那条新闻，其实並不是什么惊天动地的突破。

某一天，那个常常被媒体称作“陶哲轩的弟子”阿列克谢耶夫宣称，他使用了一个名为“aristotle”的ai系统，在完全无人干预的情况下花费六小时解决了“埃尔德什问题124號”。

而几乎同一时间，一家叫“axioath”的初创公司也官宣其ai独立完成了同一问题的证明。

这两个消息刚传出来的时候確实震动非常。

无数数学家都没解出来的难题，一个ai解出来了？

这不是对人类智商的侮辱吗？

於是许多媒体煽风点火，趁机散播了一些“ai已经超越人类数学家”“陶哲轩的弟子被机器打败了”之类的惊悚標题，把这个新闻推上了风口浪尖。

社交平台上，懂数学的不懂数学的都跟著狂欢，仿佛人类理性最后的堡垒已经崩塌。

然而，等喧囂稍微平息，数学家们仔细审视ai的成果时，才发现事情完全不是那么回事。

而ai做的，更像一个极其高效的文献搜寻引擎，只是从海量论文中挖出了被遗忘的宝藏而已。

陶哲轩本人后来也对此做过澄清。

他说，目前被ai解决的那些埃尔德什问题，大多是难度不高、只需標准工具的“低垂的果实”。

真正的核心难题，ai还远未触及。

所以，当陈林轻描淡写地拋出埃尔德什问题的时候，在场眾人心中都有点打鼓。

他们当然相信小智的强大，確信它的理解能力在如今的ai中无与伦比。

但他们也知道，ai一直扮演的角色更像一位不知疲倦的研究员助理，而非真正的数学创新者。

小智只是理解能力比较强而已，能否从一个助理变成真正的数学创新者，解决像埃尔德什问题这样的世界级难题，他们也不清楚。

一时之间，办公室里的空气都安静了下来。

“那就试试吧。”肖宿清朗的声音打破了寂静。

所有人都愣了一下，目光不约而同地转向他。

“试试什么？”周瑾问。

“试试能不能解开埃尔德什问题。”

肖宿正靠在椅背上，左手撑著下巴，右手隨意地搭在滑鼠上。

说完话，他甚至都不看大家的反应，手指已经开始在键盘上快速敲击起来了。

在场的人除了陈林脸上充满了无知的兴奋外，其余的人表情都很复杂。

在研究哥德巴赫猜想的事后，肖宿也了解过埃尔德什问题。

他翻阅过大量解析数论的文献，其中无数次出现埃尔德什的名字。

那个匈牙利老头提出的很多问题，本质上和哥德巴赫猜想共享著相同的数学內核，也就是素数分布的深层规律、加性数论的结构极限、筛法和圆法的边界条件。

其中有一个问题，他就觉得还挺有意思的。

埃尔德什在1979年的一篇论文中提出了一个关於素数间距分布密度的猜想，核心思路是“是否存在无穷多对素数，其间距小於任意给定的正数e乘以素数本身的自然对数？”

这个问题涉及到素数间距的极限行为，是孪生素数猜想的某种推广，但方向和他在证明孪生素数猜想时用的顾辛流型框架不太一样。 比较特別。

而这个问题至今没有被解决。

至少，在他读过的所有文献里，没有。

肖宿很快打开了埃尔德什问题库的网站。

页面上是一个简洁到近乎简陋的列表，每行一个问题编號、一个简短的標题、一个状態標记。

已解决的显示为绿色，未解决的显示为红色，部分解决的显示为黄色。

他快速往下翻，目光在一排红色的条目上扫过。

第228號。

状態：未解决。

標题：素数间距的分布密度极限。

悬赏：500美元。

他点开详情页面，一行简短的描述出现在屏幕上。

“是否存在无穷多对素数(p,q)，使得|p-q|＜c·logp，其中c为任意小的正常数？若存在，c的下確界是多少？”

肖宿的目光在这行字上停留了两秒。

这个问题，本质上是在问素数之间的距离能有多近。

孪生素数猜想证明了存在无穷多对距离为某个固定常数的素数，但埃尔德什的这个问题更进一步。

他问的是，素数之间的最小间距，能不能被压缩到对数级別以內，甚至压缩到任意小的常数乘以对数。

用通俗的话说，孪生素数猜想证明的是“素数之间的距离可以近到只有一丁点”，而埃尔德什第228號问题问的是“这一丁点到底能有多小，能不能小到几乎没有”。

这个问题比孪生素数猜想更难。

因为它不是在问“是否存在”，而是在问“极限在哪里”。

要回答这个问题，不仅需要证明无穷多对素数的存在性，还需要对素数间距的分布规律进行极其精细的定量估计。

传统的方法，无论是筛法还是圆法，在处理这种级別的精度问题时都会遇到难以逾越的误差障碍。

但肖宿刚刚创造的分层筛法和鞍点圆法，恰恰就是为突破这种误差障碍而生的。

分层筛法把素数集合拆成多层，每一层只处理特定尺度的信息，从而避免了传统筛法在精细筛分时误差失控的问题。

鞍点圆法则通过延拓积分路径至复平面，沿最速下降曲线积分，使主项清晰、余项可估。

两者结合，理论上可以对素数间距的分布进行前所未有的精確刻画。

有了想法，肖宿的手速飞快，一行行字出现在屏幕上。

“埃尔德什第228號问题：素数间距的分布密度极限。”

“证明思路：將素数间距问题转化为加权度量空间中的轨道分类问题。”

他敲下这行字之后，手指在键盘上停了一拍，然后继续。

“设p为素数集合。

构造离散加权度量空间(xn,dn)，其中xn中的点对应於pn中的素数，度量的权重由素数间距决定。

该空间具有自然的分层结构：將pn按对数尺度分割为多层，每一层內的素数间距特徵由该层的局部密度决定。”

他的手指按的越来越快。

“利用分层筛法，计算每一层的局部间距分布函数fl(h)={p∈yerl:存在素数q＞p,q-p＜h}。

分层处理的优势在於，不同层的间距分布具有尺度分离性质，使得交叉层的误差项不会累积。”

“然后，將各层的结果通过傅立叶-米库辛变换映射到复平面上的鞍点积分。

沿最速下降曲线选择积分路径，主项由鞍点附近的正则化贡献决定，余项由远离鞍点的区域贡献。”

“最终，全局间距分布函数f(h)可以表示为各层贡献的叠加：f(h)=∑lfl(h)。鞍点圆法的余项估计，可得f(e·logn)的下界严格大於零，且该下界隨n增大而非退化。”

“因此，存在无穷多对素数满足间距小於e·logp。

进一步，利用同样的方法可以证明，e的下確界为零。”

打完，他放下手，检查了一遍。

整个过程，从点开网页到敲完证明思路的最后一句话，不超过十五分钟。

而在这十五分钟里，实验室里的所有人，没有一个发出任何声音。

陈景明三人也不约而同的来到了人群后面，安静的看著肖宿实验。

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