微软研究院等证明31年悬而未决的KLS猜想
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits(KLS)猜想,证明该猜想中的界与维度无关,是一个固定常数。
推荐理由:这篇论文证明了一个悬置31年的高维几何猜想,并展示了研究者如何通过人工筛选引导AI智能体探索上百条路径。
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits(KLS)猜想,证明该猜想中的界与维度无关,是一个固定常数。
推荐理由:这篇论文证明了一个悬置31年的高维几何猜想,并展示了研究者如何通过人工筛选引导AI智能体探索上百条路径。
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程,并返回可在约 12 毫秒内验证的简短证明。在 15 个基准程序上,它比同机最快的现有 zkVM 平均快 10 到 39 倍,在笔记本上每秒可证明 7.2 至 8.7 百万条 RISC-V 指令。
推荐理由:微软研究院把十余年零知识证明研究整合为 Magnetar,读者可了解通用程序证明在速度与密码学假设上的取舍。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,这是一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的 agent harness 直接参与训练,无需在训练框架内重写智能体。
推荐理由:微软研究院开源约 3500 行的智能体强化学习框架,让部署时的 harness 直接参与训练,并给出可复现的编码智能体训练结果。
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX 后端,并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。
推荐理由:原文给出注意力与 Mamba 两个内核的实测数字,并拆出翻译层带来的增益,可据此判断跨平台内核迁移的可行边界。