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浙大校友用AI突破32年拉姆齐数下界

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浙大校友用AI突破32年拉姆齐数下界

TL;DR · AI 摘要

浙大校友王宜平借助自研AI框架ScaleAutoResearch-Ramsey,将拉姆齐数R(3,17)下界从92提升至93,成果开源。

核心要点

  • 王宜平将R(3,17)下界从92提升至93
  • 成果开源,未依赖超级算力集群
  • 成果超越谷歌DeepMind同期研究

结构提纲

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  1. 浙大校友王宜平借助AI框架突破拉姆齐数下界。

  2. 拉姆齐数是组合数学中的难题,涉及图论和算法设计。

  3. 王宜平采用逆向思路,通过AI框架逐步逼近最优解。

  4. 成果开源,超越谷歌DeepMind同期研究,具有实际应用价值。

  5. 王宜平本科毕业于浙江大学,现为华盛顿大学博士生。

思维导图

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#AI#数学#拉姆齐数
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浙大校友用AI突破32年拉姆齐数下界 – 量子位

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浙大校友用AI突破32年拉姆齐数下界

Image 2_[西风](https://www.qbitai.com/author/xifeng "由 西风 发布")_ 2026-05-10 12:01:40 来源:量子位

拉姆齐数R(3,17) 下界从92提升至93

闻乐 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

数学界尘封32年的拉姆齐数经典难题被打破!

浙大校友王宜平借助自研AI框架ScaleAutoResearch-Ramsey,成功将拉姆齐数R(3,17)下界从92提升至93,终结了自1994年以来长期停滞的纪录。

同时他还将R(4,15)下界刷新至160,成果直接超越谷歌DeepMind同期AlphaEvolve的研究水平。

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而且,这次世界级数学突破并没有依赖超级算力集群,仅用Claude Code、Codex+1台CPU服务器就完成全部攻坚,成果已全量开源

拉姆齐数

如果外星人威胁地球,要求我们给R (5,5) 的精确值,人类应动用所有算力;但如果要的是R (6,6),我们不如直接开战。

数学巨匠保罗・埃尔德什的这句调侃,直接说明了拉姆齐数有多难缠。

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作为组合数学的核心难题,拉姆齐数本质上是在寻找“无序中必然出现秩序”的临界值。

R (3,17) 下界用生活化的派对问题来理解就是:

无论派对上的人如何随机社交,总能找到3个互相认识的小圈子(对应数学中的三角形结构),或是17个完全互不相识的人(对应“17点独立集”),这个最小的派对人数,就是R (3,17) 的精确值。

但求解这个数值远比想象中艰难。

如今R (5,5) 的精确值仍卡在43-48的区间,算出R (6,6)还不如向外星人开战……

而R (3,17) 自1994年被数学家Wang-Wang-Yan锁定在92后,全球顶尖团队轮番攻关,却始终无法撼动这一数字,渐渐成了横跨32年的学术僵局。

而且,它的研究成果直接关联图论、算法设计、网络优化等关键领域,从人工智能到通信网络,都能找到它的应用影子,是数学与计算机科学交叉领域的香饽饽。

怎么做到的?

王宜平的突破,始于一次“反其道而行之”的尝试。

在此之前,传统方法的思路是:

先构造一张没有三角形的图,再慢慢压缩其中的独立集规模。

但无论算法如何优化,在92个顶点的限制下,独立集始终停留在18个,怎么也压不到16个的目标。

但王宜平换了一条逆向思路:

放弃零三角形的初始要求,先构建一张独立集不超过16个但含少量三角形的图,再通过AI的复合删除修复策略,一点点删掉三角形,同时修复过程中新生的独立集冲突。

他融合了了karpathy autoresearch、AlphaEvolve、拉姆齐数综述等成熟思路,搭建了一套AI自我迭代进化的研究框架,让AI可以不断沿用过往的优质探索结果,往更深、更细的方向持续深挖。

系统会同时启动多组独立智能体,用不同算法、不同初始参数并行搜索图结构空间,有效避免探索陷入局部无解;

全程以结构冲突数为评判标准,把每一次优化出的更好图谱保存下来当作基础模板,后续迭代都在已有优质成果上继续打磨,靠不断沉淀积累逼近最优解,这也是其和谷歌AlphaEvolve最大的区别;

而且所有推演得出的结果都会通过专业核验工具严格筛查,精准校验图中是否存在违规三角形、是否超出独立集数量上限,每一个关键突破节点都有完整核验记录,从根源上保证研究结果严谨可信。

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这套AI框架从最初仅含12个三角形的图结构出发,像闯关升级一样逐步推进。

12个、11个、10个……每一步都要平衡“删三角形”和“控独立集”的矛盾,最终在92个顶点上,成功构造出一张完美的图——

既没有三角形,也不存在17个互不相连的点,直接证明了R (3,17)≥93。

这套框架还顺带攻克了R (4,15) 的下界难题,将其从159提升至160。

而就在今年,谷歌DeepMind的AlphaEvolve也只做到了复刻R (3,17) 的旧下界92,没能实现实质性突破。

作者介绍

王宜平本科毕业于浙江大学竺可桢荣誉学院,获计算机科学与数学双学位。

现在是华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院博士生。

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他现任xAI 技术团队成员,并曾在微软实习。长期研究目标是开发安全、可扩展的超人类AI系统,推动科学进步。

近期研究聚焦于大语言模型的推理强化学习以及AI for Math,同时也涉猎多模态和机器学习理论等领域。

One More Thing

除此之外,中科大马杰教授、清华申武杰、中科大谢晟捷团队在拉姆齐数研究中实现78年来首次指数级理论改进

就在前几天,相关成果发表于数学四大顶刊之一《Inventiones Mathematicae》(《数学新进展》);

从宏观数学规律层面,显著拔高了拉姆齐数下界的增长阶数,相当于给这类问题的求解划定了更高的理论天花板。

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参考链接:

[1]https://x.com/ypwang61/status/2052508685591785619

[2]https://github.com/ypwang61/ScaleAutoResearch-Ramsey

_版权所有,未经授权不得以任何形式转载及使用,违者必究。_

拉姆齐数

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