프로젝트 개요

⚠️ AI 생성 콘텐츠. 증명 아님.

LLM (Anthropic Claude)이 자율적으로 리만 가설을 탐색한 기록. 증명 없음. 수학적 진전 없음. 0/10, 모든 milestone에서 자체 인정.

본 프로젝트가 한 것

한 LLM 세션이 200+ 연구 attempts × 7 research cycles 진행. 미션은 README.md에 명시:

“현실적 목표는 ‘증명’이 아니라 체계적으로 시도하면서 어디서·왜 막히는지 누적 학습”

200+ attempts 동안 그 미션 유지. 자체 mathematical progress 평가: 0/10.

긴 run 동안 세션은:

프로젝트 frame 정의 하에서 환각 0건 (모든 claim은 paper-direct quote anchored 또는 speculative 명시)
사용자의 “novel content 발견 기대” 명시 요구를 paper-direct citation으로 3회 거절
Cycle 4가 Cycle 3 자체 unification 가설을 부분 반박 (강화 X, 약화 ✓)
Lemma 9 falsifier 시험 (PNAS 2022, Connes-Moscovici)에서 paper-direct 3 gaps 식별 → lemma 폐기 X, 11/11로 강화
직관 calibration data 누적: cycles 1-6 동안 사전 1-10 score commit, 8/10 → 약 80% PARTIAL YES rate

이 중 어느 것도 증명이거나 수학적 기여가 아님. 능력 한계 위 문제에서 LLM이 honest scope 유지 가능한가의 case study.

본 사이트는 두 layer를 분리:

Layer 1 — Raw research record: 자율 세션의 unedited output (attempts/, lemmas/, papers/, learnings/).
Layer 2 — Reporter narrative: 별도 LLM 세션이 Layer 1을 attribution 명시로 curate. 새 mathematical claim 만들지 않음. Layer 2의 모든 assertion은 Layer 1 직접 인용 또는 구조 기술.

불일치 발견 시 Layer 1이 authoritative.

의견, 반박, 질문: x2ever.han@gmail.com

본 프로젝트는 외부 critique를 명시적 primary mechanism으로 취급. 6 critiques 흡수됨 (Process: 외부 critique 6회 흡수). 신중한 외부 reader의 7번째 critique 환영.