主要证据
- Truly Subquadratic 3SUM and Truly Subcubic APSP via Triangles in Sparse Lopsided GraphsS1 · 主要研究来源 · 论文 · 2026-10-05
- Truly Subquadratic 3SUM and Truly Subcubic APSP — Lean 4 formalizationS1 · 主要研究来源 · 形式化工件
论文的方法部分说明,Anthropic 员工最初让内部研究模型研究一个基于 average-case Zero-k-Clique 的密码学问题。Claude 在约 1,600 万 output tokens、无人类输入的 session 中意外发展出新算法,先处理平均情形,再推广到最坏情形。
Alman 与 Vassilevska Williams 报告 deterministic algorithms:在其 word-RAM 模型中,对多项式大小整数输入的 3SUM 达到 O(n^1.9992),对多项式有界整数权重的 APSP 达到 O(n^2.99942),并同时改进 Exact Triangle、min-plus product 与 zero-weight k-Clique。论文称这些是在相应设定下首次真正次二次与真正次三次算法, 并由此推翻 fine-grained complexity 中常用的 3SUM 与 APSP hypotheses。
论文的方法部分说明,Anthropic 员工最初让内部研究模型研究一个基于 average-case Zero-k-Clique 的密码学问题。Claude 在约 1,600 万 output tokens、无人类输入的 session 中意外发展出新算法,先处理平均情形,再推广到最坏情形。Anthropic 将结果 提供给 Alman 与 Vassilevska Williams;两位作者随后重新理解论证、简化方法、 改进常数与指数、推出更多后果并撰写论文。论文完成后,Anthropic 又使用研究模型 把主要 deterministic claims 形式化到 Lean 中。
本事件为“前沿数学算法由长程自主模型运行产生、随后经专家重新理解”的过程提供了罕见的 明确 provenance。它不是 benchmark 提升,而是改变 fine-grained complexity 的 猜想格局,并迫使研究者重新审视建立在 3SUM 与 APSP 假设上的归约和困难性框架。 配套 Lean artifact 还使部分 headline claims 可以接受机械检查。
重要性说明:该结果被列为 Historical Milestone,因为它报告了 3SUM 与 APSP 的首次多项式级 指数改进,而这两个问题长期以来的近二次与近三次复杂度假设塑造了 fine-grained complexity 的研究框架。论文把核心算法发现归因于一个 Anthropic 研究模型在无人类 输入的长程 session 中完成;随后 Josh Alman 与 Virginia Vassilevska Williams 独立理解、简化、强化并扩展该方法。Anthropic 又公开了主要 deterministic claims 的大规模 Lean 形式化。
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研究论文公开陈述算法结果,并明确记录 AI 发现流程及随后的人类重建过程。
Anthropic 的公开 Lean 项目证明五项 headline deterministic claims,其中包括 3SUM 与 APSP 的 word-RAM 界,并记录 Comparator/Nanoda 检查流程。仓库也明确 列出未在同一机器模型中形式化的论文主张。Chronicle 尚未找到足以支持 independently_verified 状态的外部独立重放或专业审查。
当前没有记录的更正。