Human–AI Mathematics 用 KLS 搜索建立可追踪的多 Agent 数学研究账本与独立 review certification

Nicolas Brosse 于 10 月 9 日公开 Human–AI Mathematics framework 的首个 case study：自 6 月起用多轮 AI agents 搜索 Kannan–Lovász–Simonovits conjecture，并在 10 月初三支外部 human-AI 团队陆续给出 KLS 证明后，于两天内分别把这些证明重建进统一 manuscript / ledger 并做内部 certification。框架把 researcher、reviewer、writer 分离，要求 claim 只有在 fresh-context independent review 或具名人类明确接受后才能从 open 升级为 proved；每次认证绑定 statement / proof fingerprint，修改后自动 stale。项目公开披露早期 agent reviews 曾漏掉 false endpoint、错误蕴含方向和具体反例，fresh-context re-review 才发现并修复；当前 KLS manuscript 的 certification 仍是 agent review，不等同于期刊审稿或人类数学家独立阅读。