Despite recent progress, AI still struggles on advanced mathematics. We consider a difficult open problem: How to derive a Computationally Efficient Equivalent Form (CEEF) for the cycle count statistic? The CEEF problem does not have known general solutions, and requires delicate combinatorics and tedious calculations. Such a task is hard to accomplish by humans but is an ideal example where AI can be very helpful. We solve the problem by combining a novel approach we propose and the powerful coding skills of AI. Our results use delicate graph theory and contain new formulas for general cases that have not been discovered before. We find that, while AI is unable to solve the problem all by itself, it is able to solve it if we provide it with a clear strategy, a step-by-step guidance and carefully written prompts. For simplicity, we focus our study on DeepSeek-R1 but we also investigate other AI approaches.


翻译:尽管近期取得了进展,人工智能在高等数学领域仍面临挑战。我们研究一个困难的开放性问题:如何为循环计数统计量推导出计算高效等价形式?该CEEF问题尚无已知的通用解法,需要精妙的组合数学与繁琐的计算。此类任务对人类而言难以完成,却是人工智能能发挥重要作用的理想范例。我们通过结合提出的创新方法与AI强大的编程能力解决了该问题。我们的研究成果运用了精密的图论工具,并包含针对一般情况的新公式——这些公式此前从未被发现。研究发现,虽然AI无法独立解决该问题,但若为其提供清晰的策略、循序渐进的指导以及精心设计的提示,则能够成功求解。为简化研究,我们主要聚焦于DeepSeek-R1模型,同时也探索了其他AI方法。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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