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浙大校友用AI突破32年拉姆齊數(shù)下界

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數(shù)學(xué)界塵封32年的拉姆齊數(shù)經(jīng)典難題被打破!

浙大校友王宜平借助自研AI框架ScaleAutoResearch-Ramsey,成功將拉姆齊數(shù)R(3,17) 下界從92提升至93,終結(jié)了自1994年以來(lái)長(zhǎng)期停滯的紀(jì)錄。

同時(shí)他還將R(4,15) 下界刷新至160,成果直接超越谷歌DeepMind同期AlphaEvolve的研究水平。


而且,這次世界級(jí)數(shù)學(xué)突破并沒(méi)有依賴超級(jí)算力集群,僅用Claude Code、Codex+1臺(tái)CPU服務(wù)器就完成全部攻堅(jiān),成果已全量開(kāi)源。

拉姆齊數(shù)

如果外星人威脅地球,要求我們給R (5,5) 的精確值,人類應(yīng)動(dòng)用所有算力;但如果要的是R (6,6),我們不如直接開(kāi)戰(zhàn)。

數(shù)學(xué)巨匠保羅?埃爾德什的這句調(diào)侃,直接說(shuō)明了拉姆齊數(shù)有多難纏。


作為組合數(shù)學(xué)的核心難題,拉姆齊數(shù)本質(zhì)上是在尋找“無(wú)序中必然出現(xiàn)秩序”的臨界值。

R (3,17) 下界用生活化的派對(duì)問(wèn)題來(lái)理解就是:

無(wú)論派對(duì)上的人如何隨機(jī)社交,總能找到3個(gè)互相認(rèn)識(shí)的小圈子(對(duì)應(yīng)數(shù)學(xué)中的三角形結(jié)構(gòu)),或是17個(gè)完全互不相識(shí)的人(對(duì)應(yīng)“17點(diǎn)獨(dú)立集”),這個(gè)最小的派對(duì)人數(shù),就是R (3,17) 的精確值。

但求解這個(gè)數(shù)值遠(yuǎn)比想象中艱難。

如今R (5,5) 的精確值仍卡在43-48的區(qū)間,算出R (6,6)還不如向外星人開(kāi)戰(zhàn)……

而R (3,17) 自1994年被數(shù)學(xué)家Wang-Wang-Yan鎖定在92后,全球頂尖團(tuán)隊(duì)輪番攻關(guān),卻始終無(wú)法撼動(dòng)這一數(shù)字,漸漸成了橫跨32年的學(xué)術(shù)僵局。

而且,它的研究成果直接關(guān)聯(lián)圖論、算法設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等關(guān)鍵領(lǐng)域,從人工智能到通信網(wǎng)絡(luò),都能找到它的應(yīng)用影子,是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)交叉領(lǐng)域的香餑餑。

怎么做到的?

王宜平的突破,始于一次“反其道而行之”的嘗試。

在此之前,傳統(tǒng)方法的思路是:

先構(gòu)造一張沒(méi)有三角形的圖,再慢慢壓縮其中的獨(dú)立集規(guī)模。

但無(wú)論算法如何優(yōu)化,在92個(gè)頂點(diǎn)的限制下,獨(dú)立集始終停留在18個(gè),怎么也壓不到16個(gè)的目標(biāo)。

但王宜平換了一條逆向思路:

放棄零三角形的初始要求,先構(gòu)建一張獨(dú)立集不超過(guò)16個(gè)但含少量三角形的圖,再通過(guò)AI的復(fù)合刪除修復(fù)策略,一點(diǎn)點(diǎn)刪掉三角形,同時(shí)修復(fù)過(guò)程中新生的獨(dú)立集沖突。

他融合了了karpathy autoresearch、AlphaEvolve、拉姆齊數(shù)綜述等成熟思路,搭建了一套AI自我迭代進(jìn)化的研究框架,讓AI可以不斷沿用過(guò)往的優(yōu)質(zhì)探索結(jié)果,往更深、更細(xì)的方向持續(xù)深挖。

系統(tǒng)會(huì)同時(shí)啟動(dòng)多組獨(dú)立智能體,用不同算法、不同初始參數(shù)并行搜索圖結(jié)構(gòu)空間,有效避免探索陷入局部無(wú)解;

全程以結(jié)構(gòu)沖突數(shù)為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),把每一次優(yōu)化出的更好圖譜保存下來(lái)當(dāng)作基礎(chǔ)模板,后續(xù)迭代都在已有優(yōu)質(zhì)成果上繼續(xù)打磨,靠不斷沉淀積累逼近最優(yōu)解,這也是其和谷歌AlphaEvolve最大的區(qū)別;

而且所有推演得出的結(jié)果都會(huì)通過(guò)專業(yè)核驗(yàn)工具嚴(yán)格篩查,精準(zhǔn)校驗(yàn)圖中是否存在違規(guī)三角形、是否超出獨(dú)立集數(shù)量上限,每一個(gè)關(guān)鍵突破節(jié)點(diǎn)都有完整核驗(yàn)記錄,從根源上保證研究結(jié)果嚴(yán)謹(jǐn)可信。


這套AI框架從最初僅含12個(gè)三角形的圖結(jié)構(gòu)出發(fā),像闖關(guān)升級(jí)一樣逐步推進(jìn)。

12個(gè)、11個(gè)、10個(gè)……每一步都要平衡“刪三角形”和“控獨(dú)立集”的矛盾,最終在92個(gè)頂點(diǎn)上,成功構(gòu)造出一張完美的圖——

既沒(méi)有三角形,也不存在17個(gè)互不相連的點(diǎn),直接證明了R (3,17)≥93。

這套框架還順帶攻克了R (4,15) 的下界難題,將其從159提升至160。

而就在今年,谷歌DeepMind的AlphaEvolve也只做到了復(fù)刻R (3,17) 的舊下界92,沒(méi)能實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性突破。

作者介紹

王宜平本科畢業(yè)于浙江大學(xué)竺可楨榮譽(yù)學(xué)院,獲計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)雙學(xué)位。

現(xiàn)在是華盛頓大學(xué)保羅·G·艾倫計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院博士生。


他現(xiàn)任xAI 技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員,并曾在微軟實(shí)習(xí)。長(zhǎng)期研究目標(biāo)是開(kāi)發(fā)安全、可擴(kuò)展的超人類AI系統(tǒng),推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步。

近期研究聚焦于大語(yǔ)言模型的推理強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及AI for Math,同時(shí)也涉獵多模態(tài)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論等領(lǐng)域。

One More Thing

除此之外,中科大馬杰教授、清華申武杰、中科大謝晟捷團(tuán)隊(duì)在拉姆齊數(shù)研究中實(shí)現(xiàn)78年來(lái)首次指數(shù)級(jí)理論改進(jìn)。

就在前幾天,相關(guān)成果發(fā)表于數(shù)學(xué)四大頂刊之一《Inventiones Mathematicae》(《數(shù)學(xué)新進(jìn)展》);

從宏觀數(shù)學(xué)規(guī)律層面,顯著拔高了拉姆齊數(shù)下界的增長(zhǎng)階數(shù),相當(dāng)于給這類問(wèn)題的求解劃定了更高的理論天花板。


參考鏈接:
[1]https://x.com/ypwang61/status/2052508685591785619
[2]https://github.com/ypwang61/ScaleAutoResearch-Ramsey

文章來(lái)源:量子位。

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