刷到 OpenAI 这篇《ETH 假说不成立》论文时，不少圈外朋友的第一反应以为是加密货币 ETH 归零了，吓得赶紧去看盘。 其实人家说的是计算机理论里的“… · @finance_bcl_1 · TwKit

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刷到 OpenAI 这篇《ETH 假说不成立》论文时，不少圈外朋友的第一反应以为是加密货币 ETH 归零了，吓得赶紧去看盘。 其实人家说的是计算机理论里的“指数时间假说”（Exponential Time Hypothesis）。简而言之，就是科学家几十年里都认为某些复杂问题在最坏情况下只能靠死抠指数级时间去解，结果 AI 掏出一个亚指数级的新算法，顺便用 Lean 跑完形式化验证，直接把这堵理论大墙给踹了个缝。 大家兴奋的是“AI 开始帮人类推导基础科学了”，但我也看到不少人开始焦虑“AI 都能做科学家了，我们还能干嘛”。 其实不必急着用圣经式的宏大叙事吓唬自己。 从实用角度看，亚指数时间并不意味着你电脑上的算法瞬间变快了一万倍，实用界依然慢如狗，P vs NP 的问题还是卡着。这更多是一场理论层面的地震，而不是今晚就能用上的新工具。 但这件事最微妙的启示在于：AI 确实在把人类从“已知知识的搬运工”推向“未知领域的试错者”。 以后大家可能真的不用再拼谁背的算法多、谁能把已知公式套得更熟练。当计算和推演的边际成本趋向于零时，唯一的稀缺资源，就是那个能提出“为什么不能试着往这边走”的人。 工具越来越硬核，盲目卷执行力只会越来越廉价。学会问出好问题，可能真成了普通人防挤压的最后一道防线。

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