微软研究者与AI协作证明KLS猜想
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微软研究者与AI协作证明KLS猜想
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AI 综述
微软研究院机器学习与优化组的 Xinzhi Zhang 与合作者 Zhao Song 宣布证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想。该猜想是高维几何领域悬置 31 年的难题，结论表明对数凹分布的最佳平面切割与任意形状切割之差不超过一个与维度无关的普适常数。 两人在结构化、由人主导的流程中与 AI 智能体协作，探索了 100 多种候选方法，其中许多涉及高阶张量的冗长计算。他们称这一路径消除了对维度数量的依赖，并在 2026 年 10 月 4 日版本的论文中完成证明；作者还缩短了证明，并在 Lean 中验证了精简后的论证，计划在最终审查后一并发布。
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最新进展10月22日 00:00
Microsoft Research 研究者与 AI 协作证明 31 年悬案 KLS 猜想报道时间线
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10月22日
- Microsoft Research精选Microsoft Research 研究者与 AI 协作证明 31 年悬案 KLS 猜想
Microsoft Research 机器学习与优化组的 Xinzhi Zhang 与合作者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想，表明对数凹分布的最佳平面切割与任意形状切割之差不超过一个与维度无关的普适常数。
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