exponential time hypothesis
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2 天有情绪数据
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OpenAI 未发布模型解决长期存在的物理和数学难题
Ethan Mollick 在 Bluesky 上分享了一篇帖子，详细介绍了 OpenAI 的一项重大进展。根据该帖子，OpenAI 已开发出一款未发布模型，能够解决物理学、数学和计算机科学领域的复杂问题。其中一项突破包括证明了指数时间假设是错误的，这是一个长期未解决的问题。
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论文认为指数时间假说是错误的，重新定义了人工智能的复杂性
一篇新论文对“指数时间假说”提出了挑战，认为计算复杂性不是瓶颈，而是“租金”的一种形式。作者认为，计算限制的侵蚀加速了与认知稀缺性的脱节，这表明我们对人工智能的潜力有了新的认识。
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Scott Aaronson 讨论人工智能、复杂性和新的 3-SAT 算法
Scott Aaronson 讨论了他最近的播客露面，内容涉及“Mathacre”、防火墙悖论和计算复杂性。他还重点介绍了一个解释 Busy Beaver 值的“Polylog”YouTube 视频，并提到了即将与 Brian Greene 的一次对话。Aaronson 指出，据报道，一个 OpenAI 模型通过找到解决 3-SAT 的算法，反驳了指数时间假设。
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新arXiv论文分析神经网络验证的复杂度
一篇新发表在arXiv上的论文探讨了神经网络验证的参数化计算复杂度。研究人员证明，对于具有$\ell$层和ReLU激活函数的神经网络，当以输入维度$d$为参数时，确定其正性和满射性等性质是W[$\ell-1$]-难的。这一发现解决了悬而未决的问题，并对计算几何、控制理论和机器人学中的问题（如区域图非包含性）产生了影响。研究还表明，对于常数$d$，近似这些网络中的Lipschitz常数和其他性质是NP-难和W[$\ell-1$]-难的；…