微软研究院等证明KLS猜想,解决高维几何领域31年悬而未决的核心难题
微软研究院机器学习与优化组的Xinzhi Zhang与合作者证明了1995年提出的Kannan–Lovász–Simonovits(KLS)猜想,证明对数凹分布的最优平面切割与任意形状最优切割之差被一个与维度无关的通用常数界定。
推荐理由:作者亲述人类主导的智能体搜索如何证明悬置31年的KLS猜想,对照无引导尝试的失败,可作为人机协作科研方法的参照。
微软研究院机器学习与优化组的Xinzhi Zhang与合作者证明了1995年提出的Kannan–Lovász–Simonovits(KLS)猜想,证明对数凹分布的最优平面切割与任意形状最优切割之差被一个与维度无关的通用常数界定。
推荐理由:作者亲述人类主导的智能体搜索如何证明悬置31年的KLS猜想,对照无引导尝试的失败,可作为人机协作科研方法的参照。
Microsoft Research 发布零知识虚拟机 Magnetar,可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行,无需密码学专家改写电路。
推荐理由:微软研究院展示的 Magnetar zkVM 只依赖标准哈希函数做安全基础,速度比同类最快系统平均快 10 到 39 倍,可与量子安全路线对照阅读。
GitHub 与 Microsoft 团队发布 AI 代码评审离线基准 ReviewBench,语料基于对 GitHub 上 1.039 亿个真实 pull request 的分布分析,收录来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request,数据集、评审 rubric、judge 提示词与自测 runner 全部公开。
推荐理由:基准数据集、评审规则和自测流程全部公开,做代码评审智能体的团队可以直接上手离线评估并对照排行榜迭代。