FunSearch：基于LLM驱动的数学与计算机科学突破性发现技术
近日，由多位顶尖科学家联合开发的突破性研究工具——FunSearch，正在引领数学与计算机科学领域的全新探索。这一创新方法利用大型语言模型（LLM）与自动化评估系统的协作，首次在科学和数学的开放难题中取得了前所未有的进展。其成果不仅展示了人工智能在推动基础研究上的潜力，也为人类与AI协作构建了新的典范。
FunSearch的核心技术依托于LLM的创意输出与自动化评估机制，通过循环进化的方式优化代码，逐步生成能够解决复杂问题的新知识。其工作方式类似于自然选择：在每一轮循环中，系统从已有代码池中选取优质程序，由LLM生成更优代码，再通过自动化评估筛选出最佳方案，形成自我改进的知识构造体系。
值得一提的是，FunSearch 创造性的输出不仅是问题的解决方案，更包括完整的代码程序，使研究人员可以追溯解释发现的全过程。这种透明性避免了传统“黑箱式”方法的局限性，大幅提升了科学家理解、验证和扩展研究的能力。
在首次应用中，FunSearch成功攻克了长期困扰数学界的Cap Set问题，该问题被著名数学家特伦斯·陶（Terence Tao）称为“一块顽石”。Cap Set问题的核心是在高维网格中寻找最大的点集，要求其中无三点共线。此问题因其复杂性，一直难以通过传统计算方法解决，而FunSearch不仅超越了最先进的计算方法，还发现了20年来最大规模的Cap Set集合。
通过生成精炼和可解释的代码程序，FunSearch 所提供的解法为组合数学及相关领域的研究带来了重要启示。参与研究的约旦·艾伦伯格教授（Jordan Ellenberg）表示：“FunSearch 生成的解决方案不仅是数字列表，更是充满概念性突破的成果。研究这些方案时，我学到了全新的东西。”
在数学发现之外，FunSearch 的灵活性在实际计算机科学领域也得到了验证。例如，在解决“在线装箱问题”时，FunSearch 创造出了一种新型算法，显著优化了资源分配效率。该问题广泛应用于数据中心任务调度、物流仓储等领域，需要在不同大小和容量的限制下，规划最小数量的存储单元。通过 FunSearch 生成的代码，研究团队展示了优于人类经验规则的解决方案，不仅减少了资源使用，还简化了算法的部署和应用。
与依赖大量资源的强化学习算法不同，FunSearch生成的程序具有高度的透明性和可执行性。这意味着其发现的解决方案可以直接用于实际工业系统中，快速带来经济效益。
FunSearch通过推动新的科学发现和增强计算能力，深化了人类和AI之间的协作模式。例如，在高水平程序竞赛领域，FunSearch已经帮助程序员解决了许多复杂的组合优化问题，其性能甚至超越了部分顶尖人类竞争者。谷歌软件工程师、世界级编程冠军彼得·米特里切夫（Petr Mitrichev）评价道：“FunSearch为人类与LLM的协作开辟了新途径，产生了双方单独无法达到的成果。”
这种人机协同的新模式正在不断延展其应用边界。研究团队还将FunSearch用于贝叶斯优化等框架，为更广泛的科学问题提供了低成本、高效益的解决方案。
FunSearch的成功表明，通过合理的指引与约束，LLM的创造力不仅能够推动数学理论的探索，还能够为工业界提供实用的解决方案。通过严格的评估流程和代码级验证，FunSearch突破了“AI幻觉”的局限，使其成为一个真正可靠的科研助手。
展望未来，随着LLM技术的不断进步，FunSearch的能力和适用领域也将与日俱增，可能在通信理论、工程设计乃至更广泛的科学挑战中脱颖而出。FunSearch团队表示，他们将继续拓展这一技术的能力，为社会和科学带来更多深远的变革。
正如参与研究的科学家总结的一样：“FunSearch不仅为数学和科学研究带来了创新工具，更树立了人类与AI协作的典范。我们相信，这只是一个开始。”
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听这名字就很有趣，FunSearch，科技也可以走可爱路线，期待它带来的创新！
一个有趣又实用的技术，真的让人感觉未来已经悄悄走进了现在。