#unrealneural
AlphaEvolve от Google DeepMind: прорыв в теории сложности
AlphaEvolve, инструмент ИИ от Google DeepMind, представленный в мае 2025, сделал важный шаг в теоретической информатике. Он помог доказать новые теоремы в теории сложности - области, изучающей пределы возможностей алгоритмов.
Как это работает? Вместо создания доказательств с нуля AlphaEvolve находит новые комбинаторные структуры, которые усиливают существующие методы. Это привело к двум ключевым достижениям:
- Улучшена граница неаппроксимируемости для задачи MAX-4-CUT, показав, насколько точно можно решать эту задачу оптимизации.
- Обнаружены ранее неизвестные графы Рамануджана - математические структуры с доказанной корректностью, полезные для информатики.
Эти результат можно прочитать тут
https://arxiv.org/abs/2509.18057
AlphaEvolve от Google DeepMind: прорыв в теории сложности
AlphaEvolve, инструмент ИИ от Google DeepMind, представленный в мае 2025, сделал важный шаг в теоретической информатике. Он помог доказать новые теоремы в теории сложности - области, изучающей пределы возможностей алгоритмов.
Как это работает? Вместо создания доказательств с нуля AlphaEvolve находит новые комбинаторные структуры, которые усиливают существующие методы. Это привело к двум ключевым достижениям:
- Улучшена граница неаппроксимируемости для задачи MAX-4-CUT, показав, насколько точно можно решать эту задачу оптимизации.
- Обнаружены ранее неизвестные графы Рамануджана - математические структуры с доказанной корректностью, полезные для информатики.
Эти результат можно прочитать тут
https://arxiv.org/abs/2509.18057
👍3⚡2
tgoop.com/unrealneural/2117
Create:
Last Update:
Last Update:
#unrealneural
AlphaEvolve от Google DeepMind: прорыв в теории сложности
AlphaEvolve, инструмент ИИ от Google DeepMind, представленный в мае 2025, сделал важный шаг в теоретической информатике. Он помог доказать новые теоремы в теории сложности - области, изучающей пределы возможностей алгоритмов.
Как это работает? Вместо создания доказательств с нуля AlphaEvolve находит новые комбинаторные структуры, которые усиливают существующие методы. Это привело к двум ключевым достижениям:
- Улучшена граница неаппроксимируемости для задачи MAX-4-CUT, показав, насколько точно можно решать эту задачу оптимизации.
- Обнаружены ранее неизвестные графы Рамануджана - математические структуры с доказанной корректностью, полезные для информатики.
Эти результат можно прочитать тут
https://arxiv.org/abs/2509.18057
AlphaEvolve от Google DeepMind: прорыв в теории сложности
AlphaEvolve, инструмент ИИ от Google DeepMind, представленный в мае 2025, сделал важный шаг в теоретической информатике. Он помог доказать новые теоремы в теории сложности - области, изучающей пределы возможностей алгоритмов.
Как это работает? Вместо создания доказательств с нуля AlphaEvolve находит новые комбинаторные структуры, которые усиливают существующие методы. Это привело к двум ключевым достижениям:
- Улучшена граница неаппроксимируемости для задачи MAX-4-CUT, показав, насколько точно можно решать эту задачу оптимизации.
- Обнаружены ранее неизвестные графы Рамануджана - математические структуры с доказанной корректностью, полезные для информатики.
Эти результат можно прочитать тут
https://arxiv.org/abs/2509.18057
BY Лаборатория ИИ | AI LAB
Share with your friend now:
tgoop.com/unrealneural/2117