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亲吻数问题既简单又深刻，而对它的深入理解，直接关系到如何用更少的比特数压缩和传输更多的信息，在卫星通讯、量子编码、数据压缩等领域都有着重要的工程意义。过去的漫长时间中，人们一直在将这一问题向高维空间推广。然而随着维度的不断提升，人类的几何直觉开始失效。过去近50年中皇冠信用盘app，32维以下的亲吻数构造问题仅取得过6次实质性进展，而且每一次突破几乎都依赖完全不同的数学技巧，难以形成可复制的研究路径。

而通过设计PackingStar强化学习系统，上智院研究团队将高维堆积问题转化为余弦矩阵（刻画球心之间几何关系的矩阵）上的多智能体博弈学习问题，使AI能够探索远超人类直觉的复杂空间。该研究在25-31维打破了人类已知的最佳亲吻数结构，同时打破了长期保持不变的14维与17维的“两球亲吻数”以及12维、20维与21维的“三球亲吻数”。在13维发现优于1971年以来的所有有理结构，并在14维等多个维度中找到超过6000个新构型。

值得强调的是，PackingStar的系统化学习，除了在若干关键维度上刷新纪录之外，还进一步揭示了不同维度之间潜藏的几何关联与内在脉络。不同维度之间的构造因此不再各自封闭皇冠信用盘app，而是呈现出可迁移、可比较、可演化的关系网络，这使数学家得以从整体视角重新审视这一经典难题，为未来进一步的突破提供了重要的方向指引与方法框架。

研究人员指出，这一项目展示了一套全新的数学研究范式：人类提供数学直觉和对问题的洞察——AI构造结构和搜索证明——人类理解结果，抽象出理论——进一步改进自身的直觉和AI的系统。这个过程中，数学家或者说数学问题研究者的角色发生了根本性的转变，从烦琐的计算乃至构造证明的尝试中解放出来，转变为“数学观察者”和“直觉设计者”。

上智院科研副院长、复旦大学人工智能创新与产业研究院副院长程远表示，科学智能1.0时代的特征是科学家定义好了问题，学术界积累了完备的高质量数据，需要AI专家通过算法和模型去解决问题。而科学智能的范式如果要进一步扩大到各个领域发挥作用，就需要更多科学家自主根据AI的能力去定义新的科学问题，积累新的数据，用AI技术解决领域内的科学问题皇冠信用盘app，这便是科学智能2.0时代。

在2.0时代，科学家提供问题理解与判断边界，AI专家设计搜索与学习机制，工程团队支撑大规模计算加速与系统实现，三者紧密协同，构成“AI—科学—工程”三位一体的模式。也是依托这一模式，上智院、复旦大学、无限光年联合构建了以科学家为中心的星河启智科学智能开放平台皇冠信用盘app，将科学问题、模型、数据、算力、实验与工程资源整合为开放基础设施，形成“重点科学问题牵引平台能力建设、平台能力反哺开放生态”的良性循环。

对于科学家而言，和AI携手攻关是什么体验呢？PackingStar团队核心成员、上智院AI科学家陶兆巍表示，自己最迷恋的部分是“智力的拉锯战”，“我会和AI较劲，我们去搜索同一个地方的宝藏。如果我在某一步比AI表现得更好，我会尝试把这种人类独有的直觉转换成算法，再次注入AI的血液。这种‘互相反哺’的过程让AI越来越聪明，也让我的数学直觉被不断重塑。”

更为特别的是，上智院采用OKR（目标与关键成果）的企业化管理模式。一方面鼓励自由探索，另一方面也要求有明确的技术攻关里程碑。吴力波指出，在人工智能创新时代，有组织的科研比任何时候都更为重要，完全自由的探索无法跟上人工智能的快速变化迭代。“如果是工程，那就要有图纸。OKR会是一种更高效率的机制，也是科学研究工程化时代的新的探索。”她说。