GPT-5.6 与耶鲁学者破解悬置 40 余年信息论猜想
burny_tech · x · 2026-09-02
耶鲁大学 Yihong Wu 教授在 arXiv 发表论文《Entropy of Bernoulli Measures Conditioned on Affine Subspaces and a Problem of Ancheta--Massey》，解决了 Massey 1978 年提出的线性编码有损压缩最优率问题。
关键内容：
- Ancheta 在 p=1/2 时曾给出肯定答案，本文将结论推广到所有 p<1/2。
- 核心方法是用仿射子空间条件下的后验分布熵的边际量给出上界。
- 最引人注目的是：证明由 GPT-5.6 Sol 在作者引导的交互过程中发现。发帖人 MountainOfMoon 表示，这是他 2012–13 年尝试未果的猜想，如今被 ChatGPT 与当年告诉他这个问题的吴亦宏（Yihong Wu）联手解决。
这是 AI 参与数学研究并产出可发表成果的又一标志性案例。
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