使用人工智能解决了一个比谷歌更古老的问题:微软研究院报告了 KLS 假设、公式的证明......
🔬️️️️️️ 一个比谷歌更古老的问题在人工智能的帮助下得到了解决:微软研究院报告了 1995 年提出的 KLS 假设的证明。作者:Zhao Song 和 Xinzhi Zhu。在此过程中,AI 代理探索了 100 多种方法,科学家们放弃了薄弱的方向并......
- 01.🔬️️️️️️ 一个比谷歌更古老的问题在人工智能的帮助下得到了解决:微软研究院报告了 1995 年提出的 KLS 假设的证明。作者:Zhao Song 和 Xinzhi Zhu。在此过程中,AI 代理探索了 100 多种方法,科学家们放弃了薄弱的方向并......
🔬️️️️️️ Задачу старше Google решили с помощью ИИ: Microsoft Research сообщила о доказательстве гипотезы KLS, сформулированной в 1995 году. Авторы - Чжао Сун и Синьчжи Чжан. В процессе работы ИИ-агенты исследовали более 100 подходов, а учёные отбрасывали слабые направления и выбирали, что развивать дальше. О чём гипотеза? Представьте многомерное выпуклое тело. Его можно разделить плоскостью или хитрой изогнутой поверхностью. KLS утверждает: лучший плоский разрез уступает лучшему произвольному лишь в фиксированное число раз — независимо от количества измерений. Это связано со скоростью, с которой случайное блуждание исследует пространство, и даёт теоретическую основу для алгоритмов выборки, статистики и оптимизации. ИИ помог найти ключевой критерий, выполнить вычисления и проверить промежуточные рассуждения. Рекурсивный метод и оценку ошибок, завершившие доказательство, разработали сами исследователи. Показательная деталь: попытки решить задачу без руководства человека, с примерно таким же бюджетом токенов, успеха не дали. По сообщению Microsoft, результат также поддержан отдельными доказательствами и формализацией в Lean 4. https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/solving-a-31-year-old-grand-challenge-in-mathematics-the-kls-conjecture/ @ai_machinelearning_big_data
Related Intelligence
All stories →在 2026 年纽约气候周上,麻省理工学院连接全球网络
每年,纽约市气候周都会在全市举办 1,000 多场活动,吸引超过 100,000 人齐聚一堂,讨论气候挑战、探索解决方案并推动采取行动。参与者来自工业界、学术界、慈善机构、非营利组织、政府和金融界……
研究人员发现了六种使人工智能文本阅读起来如此费力的模式
纽约大学和德克萨斯大学奥斯汀分校的一项研究表明,前沿语言模型系统地过度使用人类难以解析的语言模式。研究人员将问题追溯到代码和数学训练,其中正确性得到......
The RealReal 不会让人工智能代理霸占名牌服装
二手奢侈品时尚寄售零售商 The RealReal 表示,它正在更新其机器人防御系统,这实际上使人工智能代理更难在其网站上购物。这一变化是在 The Verge 报道称人工智能代理可用于利用……的几天后发生的。