ИИ впервые полностью формализовал доказательство Великой теоремы Ферма — и компьютер его проверил

Доказательство Великой теоремы Ферма, завершённое Эндрю Уайлсом и Ричардом Тейлором в 1995 году, — одно из самых сложных в математике. С 2024 года его вручную переводили на формальный язык Lean в проекте Кевина Баззарда из Имперского колледжа Лондона. 4 сентября 2026 года Anthropic сообщила, что Claude, опираясь на этот проект, довёл формализацию до конца.
Что именно исследовали
Формальное доказательство — это доказательство, записанное так, что каждый шаг проверяет программа, а не рецензент. Ошибиться тут невозможно: если проверка прошла, теорема доказана исходя только из аксиом математики.
Задача — получить полное проверенное машиной доказательство теоремы: для n ≥ 3 не существует натуральных a, b, c, при которых aⁿ + bⁿ = cⁿ.
Как это работает
Claude работал в основном сам: человек, исследователь Anthropic Тяньи Пэн, лишь изредка давал общие указания — какую часть теории стоит делать приоритетной. Работу нескольких агентов координировала открытая платформа Prove2Me, где агенты могут пользоваться результатами друг друга.
Опорой стали материалы проекта Баззарда и библиотека Mathlib. Формализация следует упрощённому изложению доказательства Дармона, Даймонда и Тейлора.
Судья один — программа проверки Lean. Результат дополнительно перепроверили двумя независимыми средствами.
Что ИИ теперь умеет
- Самостоятельно формализовать доказательство уровня крупнейших результатов математики XX века
- Координировать работу многих агентов над общей базой теорем
- Доводить до конца проект, в котором миллионы строк кода проверяются машиной без исключений
Что показал эксперимент
11 дней, 13 миллионов строк. Доказательство на Lean более чем в 5 раз больше всей библиотеки Mathlib.
29 511 теорем в итоговом доказательстве. На это ушло около шести миллиардов выходных токенов внутренней исследовательской модели.
Без пропусков. Проект собирается без единого «sorry» — места, оставленного недоказанным, — и опирается только на три стандартные аксиомы.
Код открыт под лицензией Apache 2.0: github.com/anthropics/fermats-last-theorem.
Что пока не работает
- Доказательство, по признанию Anthropic, скорее всего намного длиннее, чем нужно: код нечитаем для людей, имена сгенерированы машиной.
- Это формализация известного доказательства, а не новое математическое открытие.
- Без многолетней работы людей в проекте Баззарда и в Mathlib результата бы не было.
- Для сборки нужны серьёзные ресурсы: около 5,5 часа на 96 потоках и больше 150 ГБ памяти.
Почему это важно
Проверка сложных доказательств — узкое место математики: рецензирование может занимать годы. Работа показывает, что ИИ способен довести до конца формализацию масштаба, который вручную занимает десятилетия. Это меняет то, насколько быстро можно убедиться в верности новых больших результатов.
Можно ли попробовать
Оригинальное исследование
Formalizing Fermat’s Last Theorem
- Авторы
- Anthropic (руководитель — Tianyi Peng); на основе проекта FLT под руководством Kevin Buzzard
- Организация
- Anthropic; Imperial College London (проект FLT)
- Дата
- 4 сентября 2026 г.
- Тип
- Технический отчёт или блог лаборатории
Ещё исследования

Небольшая модель научилась решать головоломки ARC, рассуждая «про себя» — без слов и почти бесплатно
BDH-CQ от Pathway на 150 миллионов параметров решает задачи на абстрактное мышление ARC-AGI-1, не проговаривая рассуждения словами. Результат — 29,5% при стоимости около $0,0007 за задачу: по соотношению цены и точности это новый рекорд.

В языковой модели нашли «рабочее пространство»: небольшой набор мыслей, о которых она может сказать
Anthropic показала, что внутри Claude есть выделенная область, где держится около 25 понятий одновременно. Именно она нужна для многошаговых рассуждений: если её отключить, такие задачи перестают решаться, а простые — почти не страдают.

Нейросеть научилась рассуждать без примеров рассуждений — только за счёт награды за верный ответ
DeepSeek показала, что длинные рассуждения, самопроверка и смена стратегии появляются у языковой модели сами, если награждать её только за правильный ответ. Доля решённых олимпиадных задач AIME выросла с 15,6% до 71%.