项链谜题被 LLM 破解：一场多语言推理的实战

一个将 BIP39 词组编码进串珠项链的谜题，在悬置一年多之后，最终由大语言模型协助破解。匿名作者 AilliA 在公开记录中宣布，用户 SpaleRuby 于 2026 年 8 月 1 日提交了完整正确答案，并经作者隔周确认无误。事件发生的时间点，恰好与近期 OpenAI 内部下一代模型在长期悬而未决的数学与理论计算机科学问题上取得突破的消息重叠，被作者视为 LLM 能力跃升的一次巧合呼应。

谜题设计：摩斯码与十二种非拉丁语言

这条项链由作者童年手工制作：大珠分隔摩斯字母，小珠与管珠充当点和划，较长的珠串区分多语言提示。谜面按顺序解读后，对应十二个 BIP39 英文单词：「blue mountain wine river dragon stone garden desert cherry wisdom book elephant」。每一个英文单词都并非英语本义，而是某非拉丁（或非罗马）字母语言的音译转写，例如第四个线索对应印地语「नदी」（nadī），意为「河」。作者明确说明，谜题不要求 BIP39 校验和，所提交词组仅作为谜题答案，不构成真实助记词。

求解经过：逾一年与二十余轮交互

谜题于 2025 年春季首次发布，此后近一年间，多名参与者以各种工具和方法尝试。SpaleRuby 关键地识别出解题方法本身（即多语言音译转写为 BIP39 词）之后，又经历超过二十轮与作者的对话与确认，才得到完整正确答案。关键修正发生在第四个线索：其摩斯字母为 D（一个管珠加两粒小珠），由此确定对应的是印地语而非他种语言。

与更大图景的呼应

作者特别强调时间点上的巧合：在他确认结果的同一天前后，OpenAI 内部下一代模型宣布在长期悬而未决的数学与理论计算机科学问题上取得十项新结果，其中包括对 Gromov–Weiss 关于非 sofic 群存在性的中央猜想给出证明（基于 Lean 证书与思维链走读）。作者认为这印证了他早先的看法——一旦方法被识别，剩余工作对 LLM 应当是直接的，因为它掌握谜题所涉及的所有语言，能从音译串中识别出不同的源语言单词并对应到 BIP39 词表。

意义与下一步

对作者而言，这次求解既是一次个人解谜的满足，也是一份对当下 AI 与人类智能强弱项的非正式反馈：解谜对话本身揭示了大模型在多语言音译、跨脚本对应与多步骤推理上已具备的能力，以及仍需人类参与确认的环节。考虑到 AI 在物理物件辨识与多语言线索整合上的优势，作者表示已在构思更具挑战性的后续谜题，并表示希望在新一轮里观察「加速中的奇点」与下一代模型如何较量。