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如果 AI Agent 的闲置额度不拿来写文章、写代码，还能拿来干什么？ 有人给出了一个挺有意思的答案：让 AI 去挑战人类尚未解决的开放问题。 GitHub 上的 V3R1T4S，就是一个围绕这个思路展开的开源项目。 它整理了 287 个开放问题，覆盖 18 个类别，并且明确写出每个问题的目标、成功标准和验证方式。 目前，项目展示了 53 条成果，涉及图论、矩阵乘法、数论和密码机挑战等领域。 其中包括寻找超过公开记录的图结构、减少特定矩阵运算所需的乘法次数，以及将 Lehmer 欧拉函数问题相关的下界从 (10^{26}) 推进到 (10^{50})。 但真正值得关注的，不只是这些数字。 项目要求尽可能提供结果本身、可读的 checker、对照数据和生成代码，让其他人能够自行验证。 这比单纯让 AI 生成一份看起来正确的证明更有意义。 当然，也要保持清醒：项目明确声明，成果尚未经过同行评审，部分结果还没有被相关公开榜单正式收录。AI 复核也不能代替人类专家审查。 如果你有闲置的 Agent 额度，可以挑一个开放问题，让它尝试研究。但最好设置预算上限，不要把消耗 Token 本身当成进展。 我更看好这种方向：让 Agent 不只是生产更多内容，而是尝试解决具体问题，并留下能够被别人独立检查的成果。 GitHub：https://github.com/elder-plinius/V3R1T4S

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