研究员重估 P vs NP 贝叶斯赔率 并坦承此前置信度存模型误差

围绕 P vs NP 问题的贝叶斯推断讨论引发关注。研究员 Geoffrey Irving 承认此前对指数时间假设（ETH）给出超过 99% 置信度时存在大量「模型误差」——误将 SETH（强指数时间假设）当作更接近真实的 ETH，因此重新调整了 P vs NP 的赔率估计。另有帖子尝试用 ChatGPT 生成共识先验做贝叶斯推断：若 P≠NP 则 ETH 成立概率约 90%，若 P=NP 则为 0%，其似然比以 10:1 倒向 P=NP 成立一方。

2026-10-28 ~ 2026-10-28 · 2 条相关