AI-assisted sharp sub-Gaussian support criterion 进入 Palomar：√3+√2 阈值获多内核重放

JD Jones 的 AI-assisted probability project 于 10 月 15 日进入 Palomar。结果主张：对关于 0 对称、且几乎处处满足 0<a≤|X|≤b 的实随机变量，只要 b/a≤√3+√2，就有 E exp(tX)≤exp(t²E[X²]/2) 对所有实 t 成立，且非零 t 时严格；实际方差是最优 quadratic proxy，而任何更大的 universal support ratio 都存在显式四点反例。开发还给出 sharp eighth-order MGF gap、critical-law rigidity 与 squared-law Wasserstein stability。公开 disclosure 说明问题提案、proof development、exact certificates 与 formalization 大量由 GPT-6 Astra / GPT-6 Pro / Codex agents 辅助或生成，没有人类 specialist review。Palomar 对固定提交进行 statement comparison，并用 Lean kernel、NanoDa 与 con-ron 重放；因此 10 月 15 日记录的是独立 registry / multi-kernel verification milestone，而非把更早公开的数学结果重新定日。