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微软研究院的张新知及其合作者赵松报告称,他们证明了提出 31 年的 Kannan–Lovász–Simonovits(KLS)猜想,为对数凹分布建立了一个与维度无关的通用界。 据微软研究院介绍,研究人员引导 AI 智能体探索了 100 多种候选方法,随后通过递归改进完成证明。他们的论证表明,各阶段引入的小误差缩减得足够快,因此总误差仍受一个通用常数限制。微软研究院还介绍了独立完成的证明,以及随后进行的 Lean 4 形式化工作;该工作将作者的关键判据与其他研究成果结合起来。
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沿着报道,了解事件的不同侧面。
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合作者 Zhao Song 报告称,他们证明了这个提出 31 年的 KLS 猜想,为对数凹分布建立了一个与维度无关的普适界。研究人员指导 AI 智能体探索了 100 多种候选方法,随后开发出递归改进方法,完成了证明。文中介绍了独立完成的证明,以及之后结合他们的关键判据与其他研究成果进行的 Lean 4 形式化工作。
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