$\mathrm{Cay}(\Gamma, S)$

神经符号AI发现代数图构造

研究人员开发了一种神经符号智能体，能够发现图的代数描述，即使只提供邻接矩阵等原始数据。该智能体结合了大型语言模型和SageMath计算机代数系统，通过模型上下文协议（MCP）服务器进行通信。该系统成功地为预定义的强对称图基准测试中的所有100个图识别出了代数构造，显著优于基线方法。作为一项实际应用，该智能体找到了一个16个顶点的图的显式代数构造，这是迄今为止已知的最小的Bernhart-Kainen可分散性猜想的反例。