测试过几款机器优秀的大模型，也在这个问题上栽了。
可下一秒。
屏幕上开始蹦出文字。
是它的思考过程！
‘题目是说，在平面上是否存在一个点，使得它到四个点（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1）的直线距离都是有理数。首先，我得先理清楚这个问题的条件，然后尝试一步步分析是否存在这样的点……’
‘…………’
‘x=4/5，这样x=16/25，加上1就是41/25，也不是平方数。所以可能x轴上不存在这样的点，同样，在y轴上可能也不行。或者考虑其他位置……’
‘…………’
将近八分钟的时间。
屏幕上出现在了上万字的分析过程。
他不停地通过自己现有的手段去拼命分析，走到卡壳的地方又开始跟自己说话，“这个不行，不知道接下来怎么搞，我得换一种推导路径试一试”。
然后又从头换一堆设立的参数和方程形式重新来演绎，期待会不一样，然后又发现一样的瓶颈，然后意识到新形式和之前的一样，反复自我强化学习，认识到这是一个关键瓶颈，然后开始猜测一些特殊性，验证并一一否定掉，然后意识到也许要从找寻解转为去证明无解，然后从瓶颈的地方去翻资料找定理。
他的推论过程特别清晰！
攻城狮本不是数学专业，读懂这种高深的数学题有一定壁垒。
但有了ai的工程辅助，他竟然慢慢代入了这道题的数学逻辑！
虽然最终他也没能给出答案。
没能证明这个点存在或者不存在。
但他有十几分完整的思考过程，就像一个天赋平平但非常用功的学生。
他的重点不在于得出答案，而是在八分钟求索答案的过程当中，完善了自己。
这不正是人类思考的模式吗？
人类研究数学，从来不是用它来解读位置问题，而是利用它学习已知问题，配合思考过程可以更透彻地读懂难题！
“我焯！”
“这特么是什么神仙团队！”
此刻的攻城狮几乎是在跪着看屏幕了。