社区加AI自动科研24小时提升整数乘法纪录69%

一个由 Rohan Arun 发起的整数乘法指数界开源研究项目(integer-mult-bounds),在公开征集「疯狂新设计」后,由社区成员与 AI agent 协作,24 小时内将最优 κ 从 2⁻¹⁸² 推进到 0.001289283116,提升 69.13%。该实验展示了众包加 AI 自动科研在纯数学问题上的一天级推进速度,因而在数学与算法圈快速传播。

已确认

• 项目由 Rohan Arun 发起,以开源仓库 integer-mult-bounds 组织协作,结合 LLM 与 Lean 形式化验证(@RexDouglass 转述)。
• 公开征集新设计后多位专家提交方案,@mrowdays 贡献了大部分关键设计(多个转发帖一致转述)。
• 关键指标在 24 小时内从 κ=2⁻¹⁸² 提升到 0.001289283116,增幅 +69.13%。
• 讨论还涉及位复杂度侧与复数侧之间的联系(@danielrock 转述)。

为什么重要

• 这是「社区自动研究」(auto-research)模式的一次标志性案例:众包专家设计加 AI agent 与形式化验证工具,可在一天内显著推进一个长期未解的数学复杂度指标。
• 事件在 X/Twitter 数学与算法社区引发广泛转发讨论,被视为 LLM 辅助科研潜力的实证样本。

2026-10-12 ~ 2026-10-12 · 5 条相关

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