研究者用AI智能体攻坚删除信道容量，误差缩至1/100比特
9 月 16 日，研究者 Dimitris Papailiopoulos 发布长文《One hundredth of a bit》，记录他让 AI agents 求解删除信道（deletion channel）容量这一自 1960 年代以来悬而未决的信息论开放问题的完整实验。智能体累计投入约 4 周 GPU 时间、消耗超过 100 亿 token，将旧文献中的方法与 Agent 自己提出的新思路结合推进求解。问题最终未被彻底攻克，但容量估计被精确到误差约 1/100 比特以内，这一精度也是文章标题的由来。UT Austin 教授 Alex Dimakis 转发并点评，确认该问题是信息论领域最著名的开放难题之一。
已确认
- Papail 于 9 月 16 日发布长文《One hundredth of a bit》，详细记录实验过程
- AI agents 累计投入约 4 周 GPU 时间，消耗超过 100 亿 token，结合旧方法与新思路
- 问题本身未被完全解决，但容量估计被精确到误差约 1/100 比特
- Alex Dimakis 转发并点评，称其为信息论最著名的开放难题之一
为什么重要
- 删除信道容量是自 1960 年代悬置至今的信息论经典难题，任何精度上的实质推进都有学术价值
- 该案例展示了 AI agents 作为科研工具在长期未解数学问题上的真实能力边界：既取得可量化的进展，也暴露出无法完全攻克难题的局限，为「AI 辅助研究」提供了一个可信的样本
2026-09-16 ~ 2026-09-17 · 7 条相关
一手来源
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