The Decoder • 4일 전

앤스로픽 '클로드 미토스', 에르되시 난제 '간결한 증명'으로 해결

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핵심 요약

앤스로픽의 엔지니어들은 최신 AI 모델인 클로드 미토스(Claude Mythos)가 조합 기하학의 오래된 난제인 '에르되시 단위 거리 추측'을 매우 간결한 방식으로 해결했다고 밝혔습니다. 구글 딥마인드와 오픈AI에 이어 앤스로픽까지 수학 난제 해결에 성공하며, AI 기반 수학적 발견의 속도가 빠르게 가속화되고 있음을 보여줍니다.

번역된 본문

클로드 미토스(Claude Mythos), 오픈AI의 기념비적인 에르되시(Erdős) 난제를 '귀엽고 간단한 증명'으로 해결

마티아스 바스티안 (Matthias Bastian) | 2026년 5월 26일

앤스로픽(Anthropic) 직원들은 클로드 미토스(Mythos)가 오픈AI의 'AI 수학 이정표' 역시 해결할 수 있다고 밝혔다. 오픈AI는 최근 1946년부터 남겨져 온 조합 기하학의 미해결 난제였던 '에르되시 단위 거리 추측(Erdős unit-distance conjecture)'을 반증(반례 증명)하는 데 성공한 바 있다.

앤스로픽의 엔지니어 숄토 더글러스(Sholto Douglas)는 X(옛 트위터)에서 미토스가 이를 '귀엽고 간단한 증명(cute, simple proof)'으로 해결했으며, 이는 AI 기반 수학 발견 분야에서 '심각한 과잉 성과(serious overhang)'를 보여주는 징후라고 밝혔다. 팀은 AI가 에르되시 문제 #1196번을 해결한 이후 구축된 테스트 시스템을 활용했다. 이 시스템은 미토스에 접근할 수 있는 클로드 코드(Claude Code) 인스턴스들을 격리된 환경에서 문제를 받아 해결 경로를 개발하게 한 뒤, 한 인스턴스가 이를 요약해 독립적으로 작업 중인 다른 인스턴스들에 배포하는 방식으로 작동한다.

미토스는 오픈AI 모델과는 다른 접근 방식을 취하는 경우가 많았다. 수학자 대니얼 릿(Daniel Litt)은 그 결과가 오픈AI의 것보다는 '약간 덜 뛰어나다'고 평가했지만, 미토스 역시 오픈AI가 도출한 해결책 또한 찾아낸 것으로 전해졌다. 앤스로픽은 오푸스 4.7(Opus 4.7) 모델이 준비한 증명 버전을 공식적으로 발표했다.

구글 딥마인드(Google DeepMind) 역시 최근 AI 지원 시스템을 통해 아홉 개의 에르되시 난제를 해결했다고 발표했다. 단, 해당 접근 방식은 형식적 증명 언어인 린(Lean)에 의존하기 때문에 순수 LLM 관점에서는 인상이 다소 덜할 수 있다. 그렇긴 해도 클로드 코드 역시 순수 LLM이라기보다는 에이전트(Agentic) 기반의 프레임워크(하네스)라는 점을 고려할 필요가 있다.

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원문 보기 (영어)

Claude Mythos reportedly solves OpenAI's landmark Erdős problem with a "cute, simple proof" Matthias Bastian View the LinkedIn Profile of Matthias Bastian May 26, 2026 Anthropic employees say Claude Mythos can also solve OpenAI's "AI math milestone." OpenAI recently disproved the Erdős unit-distance conjecture , an open problem in combinatorial geometry since 1946. Anthropic engineer Sholto Douglas wrote on X that Mythos solves it with a "cute, simple proof," a sign of "serious overhang" in AI-driven math discoveries. The team used a test system built after AI solved Erdős problem #1196 : isolated Claude Code instances with Mythos access receive the problem, develop solution paths, and then one instance summarizes and distributes them to further instances working independently. Mythos frequently took a different route than OpenAI's model. Mathematician Daniel Litt called the result "a bit worse" than OpenAI's, but Mythos reportedly found OpenAI's solution too. Anthropic published a proof version prepared by Opus 4.7 . Google DeepMind also recently announced that an AI-assisted system solved nine Erdős problems , though its approach relies on the formal proof language Lean, which is less impressive from an LLM purist's perspective. Then again, Claude Code is an agentic harness, not a pure LLM either . Ad DEC_D_Incontent-1 Ad AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now Source: Douglas via X | Levent via X Ask about this article… Search

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