AI for Science进入2.0时代，赋能青年格致家 法门首创，零数据、零先验，靠多智能体强化修习首次体系性发掘非对称构型，打破苍生对对称架构之依赖； 接下来就为开挂时刻，枢纽突围一名接一名，接连打破多名维度之纪录。
One More Thing 就连2022年得菲尔兹奖之玛丽娜·维亚佐夫斯卡，正为凭借处置8维与24维方位之最密球体堆积疑难，摘得桂冠。
填充智能体像AlphaGo落子一样，寻找或之排列组合；修剪智能体进行几何剖析、剔除次优排列。
没有现成之数据集，没有标准解答，甚至学术界皆吵不明白“啥样之架构才算好”，纯纯之三无难题。
成果硬核，多维度体系化破纪录，成该领域三百年来首次体系性突围。
于PackingStar此名课题里，上智院联手复旦大学与无穷光年建立之星河启智格致智能敞开平台，就扮演之此种定海神针之角色。
△团队：刘明灏、李鹏宇、马成栋、陶兆巍、陈浩钧、毛子皓 旧俗之数学改良算子于面对万亿次博弈时，性能会迅速见顶。
一次性打破25-31维连续7维纪录；于13维发觉优于1971年以来之所有有理架构，并于14维等多名维度找到超过6000多名新构型；打破长期不变之广义亲吻数纪录，将“两球亲吻数”中14维、17维纪录分别刷新至252、578；将“三球亲吻数”中12维、20维、21维纪录分别刷新至81、405、567。
区块链。直到1953年，数学家用之258年光阴才严格证验牛顿为对之。
彼些苍生直觉想不明白之数学题，并不为不可探求，只为需加名新物种一起上—— 你或许知道，数学上有名正经疑难叫做亲吻数（Kissing Number Problem），卡之苍生300多年，但就于最近，被华夏AI狠狠推之一把。
此场AI与Math深度亲吻之背后，其实为上智院「AI—格致—营造」三位一体之支撑。
矩阵填充之历程中，总会冒出一些甚不对劲之球损毁整名架构。
当前全球AI行业正处于一名微妙之转折点，大家不再仅仅卷模型参数，而为转向根基设施（AI Infra）本领之角逐。
此也为AI相比者强太多之地方。
不光快，团队还掘发之自动Checkpointing体系，此为一名高鲁棒自动容错机制，专门对付千卡级GPU长周期差事。
此些成果让Henry Cohn直呼“无法想象”。
于过往近50年里，亲吻数构造仅有7次实质性进展，而且每一次之法门皆完全不同，于临近维度上难以迁移与复用。
它之底层逻辑为以技艺为中心，先得有海量已知数据与标准解答，再由AI专家于苍生画好之圈里，靠算力暴力出神迹，把事情办得更快。
而且长期以来，数学家对此名疑难之认知与构造框架皆为停留于对称型构造上之，但甚出者意料，PackingStar发觉之诸多破纪录架构均为明显反苍生直觉之“非对称”构型，打破之长期以来之此一认知。
两名智能体通过「填充—修剪—解构出“碎片”—再填充」之协同机制，大幅降低之高维探求难度。
它不只为因于做球体之堆积（Packing）疑难，还藏之团队之另外两重浪漫。
还把此些新纪录收录到他维护之权威榜单里。
于华中师范大学货殖研讨中心副主任胡继亮看来，“反向过年”核心就为随心团圆、舒服过年，既能让老年者于多元人文场景中体验别样春节，又能让春运客流分布更均衡、提升交通运输运行效能，还能为都邑带来新之耗费活力。
聊到AI for Science，AlphaFold为绕不开之里程碑，它直接把蛋白质折叠从“十年实验”干到之“几分钟出结局”。
但不久后，疑难来之。
而PackingStar干之事儿，相当于把玩法彻底颠倒之。
搞得我皆想于此块“风水宝地”来上一杯沾沾喜气之，有没有小伙伴想一起之～ 课题发起者马成栋最始为于一门讯息论之课上之解到此名疑难。
营造力，把数学探求放大为规模化发觉 当然之，若只觉得PackingStar牛于刷新之几名维度之纪录，彼可真没get到它之意义。
几乎完全反过来。
也正因此样，AI Infra逐渐成为之处置繁疑难之决定性因素之一。
但说实话，从玩法上来看，AlphaFold其实仅仅为AI4S之1.0阶段。
高维几何架构就像数学太虚里之星系，而PackingStar就为飞船与望远镜，带之团队成员们于漫天星河里探求、抵达彼些遥远之架构；团队里每名者皆为一颗星辰，AI则帮之年轻格致家们，更高效地闯荡此片广袤之数学太虚。
比如，12维81球之三球亲吻数新纪录，虽它不具备良好之整体对称性，但每名球体之相邻数量却完全一致，此暗示背后藏之一种对称性更高之81球构造。
数据还显示，对华出口约占南非国内制造总值（GDP）之3.3%，支撑33万名就业岗位。
Cybernetics。若说算法为灵性，彼么营造力就为加速器。
此于AI for Math领域为开创性之成果。
先给大家甩一波PackingStar于此名世纪难题上亮眼之成绩单： 国内此边，阿里云、国超算中心等也始重视AI for Science场景下之算子改良、差事调度与长期运行稳固性，为根基科研提供不中断之计算底座。
彼咱也来应应景，讲讲亲吻此件事—— 但此名困扰苍生300年之难题，卡壳之处也明明白白，维度一高，球体排列方式直接呈指数级暴涨，苍生彼点几何直觉于高维方位里完全失灵。
但再往高维走，苍生之直觉就崩之。
最终，彼等成找到之一名对称群阶数高达311040之81球架构。
亲吻数又叫牛顿数，为希尔伯特第十八疑难（球体堆积）之局部样貌，与通信技艺中之“比特拥挤”疑难为同一套底层逻辑。
而且新构型具有明确之几何意义、能启发进一步之数学研讨，留下可复用范式，远超之前AlphaEvolve于11维上之彼种单点提升。
Consciousness。AI于远超苍生直觉之方位去修习如何求解；苍生再回过头来，对AI得到之结局进行解读，提炼出新之数学法则。
DeepMind之AlphaGeometry搞定之奥数几何，AlphaProof拿到之IMO银牌。
不管你为数学家、生物学家还为AI研讨员，皆可于此名小吧台来上一杯，谈天侃地、意念碰撞，把不同学科间“离散之智谋”凑到一块儿。
苍生皆没明确疑难边界之时候，AI能不能自己开路。
于此名闭环里，者机协作之成熟度变高之。
可亲吻数疑难呢。
[2]https://spherical-codes.org/ 同时于其他各名不同维度与广义亲吻数中也刷新之多名维度之全球纪录，并做出之各种各样之新发觉（相关纪录曾经二三十年皆难以撼动）。
其实高维数学探求此事儿，极其依赖于耗时久、成率低、源泉消耗高之计算历程，对体系稳固性与效能提出之极高要求。
有之以格致家为中心之敞开根基设施，青年格致家不需操心算力会不会挂，只需专注于彼等之灵感。
不过此群星辰可不只为“埋头苦干”。
最最最绝之为，此学术酒吧“开业”没多久，PackingStar就迎来之突围性进展。
牛顿持12，格雷戈里不服，结局谁也没能当场辩过谁。
他本身深耕强化修习，2022年AlphaTensor之现让他坚信AI能为数学难题带来突围。
用营造之确定性对冲格致发觉之不确定性，让原本高不可攀之数学难题变得体系可探求。
他最初被团队之法门论震撼，后续深入剖析后更惊喜地发觉，此些AI构造之架构能连接球面码、数论、群论等多名散落领域，具备极高之数学身价。
于三维方位里，一名球周围到底能放12名，还为13名同款球。
加上亲吻数疑难样貌简、结局明确、评议标准清晰，此份与AI之契合让他决心深入探求。
它源自于1694年，牛顿与格雷戈里两位大佬之争吵： 原本寻常之工区，被陶兆巍与相关团队改造成之“学术酒吧”。
来自上海格致智能研讨院（上智院）北京大学复旦大学之联手团队，提出之一套名为PackingStar之强化修习体系，一口气刷新之25-31连续7名维度之全球纪录 AI&Math之此场“Deep Kiss” 若你走进上智院，会发觉门口有一名极具格调之吧台—— 最终将高维球体堆积疑难转变成之余弦矩阵上之两名智能体间之游戏： 亲吻数与广义亲吻数疑难，就为一名典型。
于此场“者”与“机”之Deep kiss里，AI做之并不为替代格致家，反而为能让更多有想法、有灵感之年轻研讨者，得站于数学未知前沿之机会。
纵观全球AI for Math之演进，此几年大作频出。
于此种新之协作范式下，AI就像为格致家之钢铁侠战衣，更为全程于线之贾维斯。
支定时滚动存档、故障自动回溯复原，确保数据零丢失、差事断点可续传。
本原上，格致家为于给AI打下手。
救助。团队进一步从高维繁架构中提取出之精炼之几何表征来成对架构之解构。
上智院此波营造实践妥妥走于全球格致智能根基设施与前沿数学计算之前列。
于国外，DeepMind于AlphaFold、AlphaTensor等格致课题中，大量依赖自研之XLA编译与算子级改良，以支撑超长周期之AI操练； PackingStar把高维几何难题转变成之AI擅长之多智能体博弈，AI与Math，何尝不为另一种高维“kiss”呢。
PackingStar正为第一次用体系性之法门，挖出之一堆苍生想皆没想过之“非对称”高维构型，而且此类发觉不为偶然，而为跨越多名维度之延续性产出。
△PackingStar团队之科研青年们 从左至右依次为： 刘明灏、李鹏宇、马成栋、陶兆巍、陈浩钧、毛子皓 不指望苍生先喂好解答，直接把AI扔到没任何先验逻辑之真空地带，从无到有之探求一些新之结局，从而启发格致家进一步之研讨，此为AI for Science 2.0阶段之特质之一。
简说，它研讨之为：于n维方位中，一名球体周围，最多能有多少名与它大小相同之球体，刚好与它相切（kiss），不重叠之彼种。
而且据调酒师（也就为陶兆巍）说，“酒水”已从最始之一两款无酒精鸡尾酒演进出之“马天尼”“少年游”“问宙星河”等各种风味（酒吧详情可移步至文末纪录片[doge]）。
有一种者机协作共同探求之别样浪漫。
于为，星河启智之营造团队始自研底层CUDA算子 此种体系性之贡献于该疑难三百多年之史册中极其罕见，成果出来后，连离散几何大牛、麻省理工之Henry Cohn教授（与维亚佐夫斯卡一起搞24维之大佬）皆给予之高度评议； 于此种甚繁之高维方位里，者之甚多“直觉”为不靠谱之，AI之一些有效发觉甚至为完全反苍生直觉之。
于为团队又成之一次枢纽之思路转变，再来一名删球之智能体 再说一嘴PackingStar此名名字，取得还怪好。
填充智能体像AlphaGo落子一样，寻找或之排列组合；修剪智能体进行几何剖析、剔除次优排列。
于为团队决定换名思路，让AI自立于高维方位中探求“球体亲吻”之或架构。
但它们大多于回答AI能否于苍生已知道解答之疑难上，实现更高效之求解。
新算子直接于GPU上计算数据，并且原位存入，此样就省掉之大量重复读写与数据搬运之光阴，使核心计算链路之端到端吞吐效能提升之数倍。
PackingStar直面之为一名更具应战性之疑难—— [1]https://cohn.mit.edu/kissing-numbers 更神奇之为，20维405球、21维567球之新纪录，也皆可通过此名12维架构再次组合出来。
此背后，其实为一名枢纽转变，AI已不再局限于替代苍生计算解答，而为始参与格致本身之探求。
（两球亲吻数为指同时与两名相切单位球皆外切之单位球之最大数目，三球亲吻数指同时与三名相切单位球皆外切之单位球之最大数目） 团队里数学专业出身之陶兆巍对此深有体会，他三天两头与AI较劲，自己之思路越磨越犀利，PackingStar也越跑越慧。
彼等首次成之枢纽之疑难转变，不硬磕坐标方位中之球体位置，而为将所有操作全部于余弦矩阵上成，矩阵中之每名元素，对应两名球心连线与原点之夹角余弦，此套表示法天生就适配大规模GPU之并行计算。
此样一来，大规模运行之效能与稳固性此两大难题皆处置之。
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