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原標題：Transformer打破三十年數學猜想！Meta研究者用AI給出反例，算法攻克數學難題
關鍵字：研究者,角形,序列,問題,局部
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：編輯部 HZh
【新智元導讀】30多年的數學猜想首次獲得了進展！Meta等學者提出的PatternBoost，使用Transformer構造了一個反例，反駁了一個已懸而未決30年的猜想。是否所有數學問題都適合機器學習技術？這樣的未來太令人期待了。30多年的數學猜想，被AI發現了一個反例？
就在剛剛，Meta、威斯康星大學麥迪遜分校、伍斯特理工學院、悉尼大學的幾位學者提出PatternBoost，這種全新的方法可以在一些數學問題中尋找有趣的結構。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2411.00566
其核心思想是交替進行「局部搜索」和「全局搜索」。
在第一個「局部」階段，使用傳統的經典搜索算法來生成許多理想的構造。
在第二個「全局」階段，使用Transformer神經網絡對這些最優構造進行訓練。然后，將訓練好的Transformer樣本用作第一個階段的種子，并重復該過程。
前者類似于貪心算法，比如給定一個圖形，去除包含多個4-圈的邊，直到沒有4-圈為止。
而后者的一個例子，是讓Transformer生成更多類似于上次篩選中表現前1%的圖。
這種迭代

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