新华财经上海2月15日电（记者杜康）近日，上海科学智能研究院联合北京大学、复旦大学研究团队正 式宣布，团队设计的多智能体强化学习系统PackingStar，在多个维度刷新了困扰数学界数百年的"亲吻 数"纪录，助力实现了数学结构领域的系统性突破。 与AI"较劲" 把人类直觉注入算法"血液" "菲尔兹奖得主Thurston曾留下过一句话，'数学不是关于数字或算法的，它是关于理解的艺术'。在 PackingStar的研究中，我们对这句话有了切身的体会。"上海科学智能研究院AI科学家陶兆巍说道。 1694年，牛顿和格雷戈里在剑桥提出一个问题：在一颗中心球周围，最多能紧贴放置多少颗相同的球？ 这就是三维空间的"亲吻数问题"。后来，数学家对于"亲吻数"的研究拓展到31维乃至更高维度。 "如果把数学看作一个由逻辑法则构成的、近乎无穷的虚空，那么那些真正有意义的数学结构，就像是 散落在深空中的零散星系。以往，我们只能靠纸笔和有限的想象力去远眺；而 PackingStar 就像是我们 的'哈勃望远镜与宇宙飞船'，它不仅让我们看清了那些遥远结构的轮廓，更带我们真正抵达了那 里。"陶兆巍说。 对于"亲吻数问题"这样的高维组合优化问 ...

中新网上海2月14日电 (记者 陈静)牛顿(Isaac Newton)和格雷戈里(David Gregory)于1694年提出的"亲吻数 问题"迎来系统性突破。记者14日获悉，上海科学智能研究院(下称"上智院")联合北京大学、复旦大学组 成研究团队，设计多智能体强化学习系统PackingStar，在多个维度刷新亲吻数与广义亲吻数纪录，实现 数学结构领域罕见的多维度、系统性突破。 据了解，这不是AI第一次尝试破解亲吻数问题，但是在过去几年中，只有一次突破，即：DeepMind的 AlphaEvolve通过修补11维构型，将最优值从592提到了593，但其生成的构型较为混乱，缺乏内在的数 学结构。相比之下，PackingStar不再局限于个别维度优化、基于已有几何构造做简单拓展，而是选择重 新定义问题本身，将高维几何难题转化为AI模型所擅长的代数计算问题，形成可跨维度迁移的探索路 径。研究团队方面表示，这不是工具层面的替换，而是开创了全新的方法论，带来了AI for Math范式的 一次前移。 在研究过程中，研究团队还逐步形成稳定的人机协作模式。上智院理事长、复旦大学校长助理吴力波表 示，上智院为青年科学家搭建开 ...

亲吻数又叫牛顿数，是希尔伯特第十八问题（球体堆积）的局部形式，和通信技术中的"比特拥挤"问题是同一套底层逻辑。 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 情人节到了… 那咱也来应应景，讲讲亲吻这件事—— AI的打开方式。 你或许知道，数学上有个正经问题叫做 亲吻数（Kissing Number Problem） ，卡了人类300多年，但就在最近，被 中国AI 狠狠推了一 把。 简单说，它研究的是：在n维空间中，一个球体周围，最多能有多少个和它大小相同的球体，刚好与它相切（kiss），不重叠的那种 。 它源自于1694年，牛顿和格雷戈里两位大佬的争吵： 在三维空间里，一个球周围到底能放12个，还是13个同款球？牛顿坚持12，格雷戈里不服，结果谁也没能当场辩过谁。 直到1953年，数学家用了 258年 时间才严格证明牛顿是对的。 就连2022年获得 菲尔兹奖 的玛丽娜·维亚佐夫斯卡， 正是凭借解决8维和24维空间的最密球体堆积问题，摘得桂冠。 但再往高维走，人类的直觉就崩了。在过去近50年里，亲吻数构造仅有7次实质性进展，而且每一次的方法都完全不同，在临近维度上难以迁 移与复用。 现在，僵局被打破了。 ...