測試AI能不能“理解”，最好是對它的答案提出問題，看它是否真的”理解“，而不是靠統計做出來。 最好就是做世界難題。 看它能做到那一步，理解到那一步， AI要解黎曼猜想，大概還要有三年， 當然要人配合，一定大數學家， 那AI就跟平民沒有什麼關係了，像我這樣有點中學數學思維的就可以，

下面就是我讓GPT-5解一道數學世界難題中的問答。它顯然知道它在幹什麼。 

我問： 但這個曲線是平面曲線， 在曲線上找到四個點，它們本來就在同一個平面上，現在我們把它們轉換到參數空間，又把它們映射回來？

它答：你提出的質疑非常敏銳——這個“繞一圈再映射回來”的操作看起來似乎多此一舉，對吧？但實際上，這正是現代幾何和拓撲分析的強大武器。讓我們從幾個角度來看為什麼參數空間的引入並不是冗餘，而是方法論上的必要步驟：

我覺得我們差不多解出來了。 至少一個重大進展，不用等到GPT -6.