원문: www-cs-faculty.stanford.edu | 토론: GeekNews · 댓글 9개

핵심 요약 『컴퓨터 프로그래밍의 예술(TAOCP)』 저자 도널드 커누스가 AI 모델 Claude Opus 4.6이 자신이 수 주간 연구하던 미해결 조합론 문제를 해결했다고 논문으로 발표했다. 문제는 (m³)개의 꼭짓점을 가진 방향 그래프의 해밀토니안 순환 분해를 찾는 것이며, Claude는 31번의 Python 스크립트 반복 작성을 통해 풀이에 성공했다. 커누스가 직접 TeX으로 작성한 이 논문은 AI가 순수 수학 연구에서 실질적 기여를 한 상징적 사례로, RL 확장성이 조합론 영역에도 적용 가능함을 보여준다. 2030년 시점에서 모델의 지식 최신성 유지(지속 학습 vs 지속 훈련)가 핵심 과제로 남을 것이라는 논의도 활발하다.

커뮤니티 의견

  • @bus710: “교과서에 나온 분이 교과서에 뭘 자꾸 추가하시네….”
  • @kh0324: “수학문제를 풀기위해 AI를 쓰는 방법을 그대로 공유하여 자기가 만든 TeX으로 논문 작성…. 슈퍼 개간지”
  • @onestone: “이제 AI로 더더 추가하실듯 하네요”

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💡 실무 포인트: LLM을 반복적 스크립트 생성·검증 루프에 활용하면, 탐색 공간이 큰 조합 최적화 문제에서도 실질적인 결과를 얻을 수 있다.