微软研究院等证明 31 年悬而未决的 KLS 猜想
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits(KLS)猜想,证明对数凹分布的最佳平面切割与任意形状最佳切割只差一个与维度无关的固定常数。
推荐理由:这项证明把困扰高维几何三十余年的猜想变为无条件结论,也展示了研究者如何筛选并引导 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 的搜索方向。
技术方向
让大模型先想再答的能力:思维链、推理模型,数学与逻辑评测上的突破和争议。
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微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits(KLS)猜想,证明对数凹分布的最佳平面切割与任意形状最佳切割只差一个与维度无关的固定常数。
推荐理由:这项证明把困扰高维几何三十余年的猜想变为无条件结论,也展示了研究者如何筛选并引导 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 的搜索方向。
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序,在 15 个基准程序上平均比现有最快的同类零知识虚拟机快 10 到 39 倍。
推荐理由:微软研究院把零知识证明的速度、通用性和后量子安全放在同一套系统里,读者可据此判断可验证计算离日常工程还有多远。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,一款面向机器人的通用物理推理模型,在测试 3D 环境物理与空间问题理解的 Embodied Reasoning(ERQA)基准上以纯推理取得 87%,超过其他前沿模型。
推荐理由:官方给出 ERQA 87% 与真机成功率 56% 到 75% 的对照,可判断物理推理模型在机器人全流程中的位置。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向开发者、企业和科研人员开放,应用程序编程接口(API,Application Programming Interface) 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
推荐理由:官方披露了 Argon 在代码重构、科研与安全测试中的具体数字,可据此判断前沿模型在长周期任务上的实际边界。