【新智元导读】 「哈密顿分解」难题，终于破解！88岁「算法祖师爷」高德纳再更论文，Claude 4.6+GPT-5.4联合破解了奇偶数情形。甚至，GPT-5.4直出一篇14页论文，引爆全网。

　　三周前，「算法祖师爷」、图灵奖最年轻的得主高德纳被Claude震惊：一个悬了多年的算法难题，竟被Claude Opus 4.6解决了。

　　GPT-5.4 Pro接棒Claude，对所有m≥8的偶数直出长达14页的论文，并通过计算验证了高达m=2000的情形。

　　不仅如此，GPT与Claude联动后，通过多智能体工作流，为奇数和偶数m找到了更简洁的构造方法。

　　一直以来，在组合数学里，哈密顿路径（Hamiltonian Path）是一座易守难攻的要塞。

　　而「哈密顿分解问题」，则是要将一个图完美地拆解为多个这样的环路。这不仅是计算量的博弈，更是对数学构造能力的极限压榨。

　　在他撰写计算机科学巨著《计算机程序设计艺术》（TAOCP）的过程中，哈密顿分解始终是一个让他挂念的「补丁」。

　　随着节点增加，搜索空间呈指数级爆炸，人类的大脑在那种深度的黑暗面前clash安卓规则模式，往往会感到生理性的无力。

　　过去三十年，无数天才试图填坑，但大多折戟于那道「奇偶全解」的最后防线年的这个春天，高德纳决定换一种武器。

　　Stappers让Claude Opus 4.6再次针对m为偶数，算了大概4个小时，终于有些眉目，但没有完整的解。

　　Exocija在GPT-5.4和Claude 4.6 Sonnet这两个顶尖模型之间不断来回粘贴文本，利用它们不同的思考维度相互启发，最终成功拼凑出了完整的证明。

　　你的任务是严格证明之前给出的算法，当m是≥ 8的偶数时，确实总是能产生三个长度均为m³的循环。

　　不仅为奇数m的情形找到了另一种有效的分解，同时为偶数m的情形给出了一种优雅的分解，其简洁程度远超此前方法。

　　简单来说，Keston Aquino-Michaels并没有简单地向AI提问，而是构建了精妙的「协作工作流」。

　　但两个Agent没有直接对话，通过Orchestrator中转——数据、工具都经由指挥者（人类引导的Opus 4.6）传递。

　　Orchestrator需要判断「何时传、传什么、以什么格式传」，这不是两个Agent自己能完成的。

　　科学家的身份变了。比如，高德纳不再是那个在纸上计算每一行代码的工匠，他定义了问题的边界，设计了验证的逻辑，然后指挥AI去填补那道试错的黑洞。

　　当88岁的算法泰斗都开始用AI填坑，我们必须意识到：数学研究的工作方式正在发生不可逆的转折。