FunSearch大型语言模型驱动数学新发现

使用大型语言模型（LLMs）推动科学创新：FunSearch首次突破数学与计算领域

近日，研究团队通过FunSearch这一方法实现了基于大型语言模型（LLMs）的新发现，首次成功解决数学与计算机科学中的开创性难题。这一进展标志着人工智能在科学研究中的巨大潜力，同时为复杂问题的探索开辟了全新的可能性。

大型语言模型因其在自然语言处理、代码生成等领域的卓越表现而备受关注，但其生成不准确信息的风险也一度为研究人员所忧虑。FunSearch通过结合“创意生成”和“自动验证”两部分，成功克服了这一难题。LLMs负责生成创意解决方案，这些方案随后由自动评估器进行验证，剔除“幻觉”或错误，从而实现创意与准确性的平衡。

FunSearch首次在数学领域取得具有挑战性的突破，解决了著名的极值组合学问题——高维空间中寻找没有三点共线的最大点集，即所谓的“帽子集问题（Cap Set Problem）”。这一问题长期困扰研究界数十年，主要因其复杂性摆脱了传统计算方法的局限。FunSearch生成的程序不仅提出了全新解法，其结果还超越了过去二十年来的所有研究进展。

与传统的“黑箱式”算法不同，FunSearch生成的程序不仅给出答案，还详细描述了解决过程。这种“过程透明”的设计有效促进了科学工作者对解决方案的理解与扩展。FunSearch追求高效且人类可理解的程序设计，这不仅提高了计算效率，也使复杂问题的结果更易于被学术界接受和验证。

数学家、威斯康星大学教授Jordan Ellenberg对此表示：“通过研究FunSearch生成的解决方案，我学到了一些全新且富有洞察力的东西。这为我们开发新的研究策略提供了完全不同的视角。”

更为重要的是，FunSearch具备进化特性。通过迭代循环，每次生成的新方案都会以最佳分数为依据加入现有程序库，并进一步指导下一轮优化。系统在这一自我改进过程中逐渐形成针对问题的最优解，同时也避免了搜索思路的滞后。

FunSearch不仅解决了高维数学难题，还展现了其在实际问题上的探索潜力。在计算机科学领域，FunSearch被用于“在线装箱问题”，这是一个涉及如何将不同大小的物品高效装入最少数量箱子的经典问题。FunSearch自动生成的解决方案超越了传统启发式算法的表现，以更少的箱子完成了同等任务的物品装载。

与其他 AI 技术（如强化学习）相比，FunSearch 的程序设计紧凑且易于部署，使其在工业系统应用中具有显著优势。例如，在数据中心优化、物流处理等多应用场景中，FunSearch 带来的成本节约和效率提升具备广泛的实用价值。

FunSearch不仅是一个探索工具，也是人类与人工智能协作的典范。其通过与人类编程专家的合作展现了更强的灵活性和创造力。例如，在竞争性编程领域，FunSearch帮助生成了优于顶尖人类选手的解决方案。这一合作模式证明了人类与AI的共创可以打破单方能力的限制，实现1+1>2的效果。

此外，这一方法的成功也启示未来科学领域中，LLMs可以成为科学家的重要助手。通过优化算法设计，FunSearch展现了在通信理论、机器学习乃至工程设计等多领域的潜在应用价值。

FunSearch为科学与工程中难题的解决提供了新的范式，标志着LLMs不再仅作为被动工具，而是主动参与创新过程的重要角色。随着LLMs技术的进一步发展，FunSearch将继续在科学探究、工程优化等领域创造新机会，推动诸多领域的技术升级。

FunSearch带来的启示远不止于一次科学突破，它昭示了一个人与AI共生创新的新时代

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