Claude AI 帮人找回锁了11年的比特币钱包：5 BTC价值40万美元，尝试3.5万亿个密码后成功

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事件经过

2026年5月中旬，一位化名 @cprkrn 的比特币持有者在社交媒体上分享了一个令人难以置信的故事：他用 Claude AI 成功找回了一个被锁了 11 年、价值约 40 万美元（5 BTC）的比特币钱包。他在推文中激动地写道：”天哪 Claude 刚刚破解了这个东西，感谢 Anthropic，我要用你们的名字给孩子取名！”

事情的起因是：大约 11 年前，这位用户在”嗨了”的状态下修改了比特币钱包密码，之后完全忘记了新密码。11 年来，他一直在尝试各种方法找回这个钱包。

技术细节：Claude 是怎么做到的

整个找回过程涉及几个关键步骤：

1. 助记词线索

用户在大学时期的笔记本中找到了一份旧的助记词种子短语。通过助记词生成的 HD 地址与电脑上某个特定文件匹配，确认了这就是持有 5 BTC 的钱包——但钱包文件本身是加密的。

2. 之前的尝试

用户长期使用 btcrecover（一个开源的比特币钱包恢复工具）来暴力破解加密的钱包文件，但一直没有成功。

3. Claude 的突破

在一次绝望的尝试中，用户把自己大学电脑上的所有文件都丢给了 Claude。Claude 做了两件关键的事：

  • 发现了一个 2019 年 12 月的旧备份文件——这个备份早于用户修改密码的时间点，意味着它使用的是旧密码
  • 发现了 btcrecover 配置中的一个 bug——共享密钥和密码的组合方式不正确，导致之前的暴力破解一直没有尝试正确的组合

在修复 bug 并使用旧备份文件后，Claude 成功运行 btcrecover，最终在尝试了约 3.5 万亿个密码后找到了正确密码，解密了私钥。

早期比特币钱包的特殊性

这个案例也揭示了早期比特币钱包的一个重要特点：早期的加密货币钱包与今天不同。助记词种子可以生成 HD 密钥树，但钱包中通常还混有非 HD 和导入的密钥。这些密钥无法仅通过助记词恢复，必须依赖加密的钱包文件和密码——这正是被锁了 11 年的部分。

这件事为什么重要

对 AI 能力的证明：Claude 不是简单地暴力破解密码，而是通过分析用户的数据发现了关键的线索（旧备份文件）和工具配置错误。这展示了 AI 在处理复杂、非结构化问题时的实际价值。

对加密货币持有者的启示：

  • 备份钱包文件时，保留多个时间点的备份很重要
  • 不要在”嗨了”的状态下修改密码
  • 开源恢复工具虽然强大，但配置错误可能导致永远无法找回
  • 有时候把所有相关数据交给 AI 分析，比自己反复尝试更有效

类似案例

这不是第一次有人花很长时间找回比特币钱包。据报道，曾有研究人员花费半年时间破解一个包含约 160 万美元 BTC 的 20 字符密码钱包。还有一位英国男子因法院裁决而无法在垃圾填埋场搜索存有 8000 BTC 的笔记本电脑——那可是数亿美元的价值。

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  • OSCHINA – ChatGPT 5.5 Pro一小时攻克博士级数学难题
    • -枫选">

    菲尔兹奖得主、剑桥大学数学家Timothy Gowers近日在个人博客上分享了他使用ChatGPT 5.5 Pro的体验。令他惊讶的是，这款模型在一小时内连续攻克了多个博士级别的数学难题，展现出远超前代的推理能力。

    菲尔兹奖得主的实测

    Timothy Gowers是当代最有影响力的数学家之一，1998年获得菲尔兹奖，在组合数学和泛函分析领域有重要贡献。他在5月8日发布了一篇详细的博文，记录了自己测试ChatGPT 5.5 Pro推理能力的过程。

    据Gowers描述，他给ChatGPT 5.5 Pro提出了多个需要深度推理的数学问题，这些问题的难度大致相当于数学博士资格考试或研究级别。让他印象深刻的是，模型不仅能够给出正确答案，还能提供完整的推理过程，包括：

    • 对问题的准确理解
    • 合理的解题策略选择
    • 严密的逻辑推导链
    • 对特殊情况的处理

    与前代模型的对比

    Gowers在博文中提到，之前版本的ChatGPT在处理类似难度的数学问题时，经常出现以下问题：

    • 推理链中途断裂，得出错误结论
    • 混淆不同数学概念
    • 在计算步骤中出错
    • 无法识别问题的关键约束条件

    而ChatGPT 5.5 Pro在这些方面有了显著提升。Gowers认为，这一代模型的数学推理能力已经达到了”可以辅助专业数学研究”的水平。

    对普通用户意味着什么

    虽然菲尔兹奖级别的数学测试看起来离普通人很远，但ChatGPT 5.5 Pro展现出的推理能力提升，对日常使用也有实际影响：

    • 编程辅助：更强的逻辑推理能力意味着在代码调试、算法设计等场景下能给出更准确的建议。
    • 数据分析：处理复杂的数据分析任务时，模型能更好地理解数据关系和统计方法。
    • 技术文档：在撰写技术文档、API文档等需要严密逻辑的内容时，输出质量更高。
    • 教育辅导：作为学习辅助工具，能提供更准确的解题思路和步骤讲解。

    AI数学能力的里程碑

    ChatGPT 5.5 Pro的表现引发了AI社区的广泛讨论。有观点认为，这标志着大语言模型在形式推理领域取得了重要突破。也有研究者持谨慎态度，指出：

    • 单一数学家的主观测试不能替代系统性基准评估
    • 模型可能在训练数据中见过类似题目
    • 真正的数学创新（如提出新定理、发现新证明）仍然是AI的短板

    无论如何，AI在数学推理方面的进步速度是实实在在的。对于站长和开发者来说，善用AI的推理能力来辅助技术工作，已经是一个切实可行的选择。

    来源：

    菲尔兹奖得主、剑桥大学数学家Timothy Gowers近日在个人博客上分享了他使用ChatGPT 5.5 Pro的...

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