Can a Lightweight Automated AI Pipeline Solve Research-Level Mathematical Problems?

Questo lavoro dimostra che un pipeline automatizzato leggero, integrato con modelli linguistici di nuova generazione e ottimizzato per la verifica tramite citazioni, è in grado di risolvere problemi matematici di livello di ricerca avanzato, generando prove verificate per dataset come l'ICCM e il "First Proof".

Lve Meng (University of Science,Technology of China, Zhongguancun Academy), Weilong Zhao (Université Paris Cité), Yanzhi Zhang (Zhongguancun Academy), Haoxiang Guan (Zhongguancun Academy), Jiyan He (Zhongguancun Academy)Tue, 10 Ma🔢 math

Concentration of the largest induced tree size of Gn,pG_{n,p} around the standard expectation threshold

Il lavoro estende i risultati sulla concentrazione della dimensione dell'albero indotto più grande nei grafi aleatori Gn,pG_{n,p} a tutte le probabilità pp tali che pn1/2ln3/2np \gg n^{-1/2} \ln^{3/2} n e dimostra che, per n1pn1/2n^{-1} \ll p \ll n^{-1/2}, tale dimensione non si concentra attorno alla soglia di aspettativa standard.

Jakob HofstadTue, 10 Ma🔢 math

A Class of Unrooted Phylogenetic Networks Inspired by the Properties of Rooted Tree-Child Networks

Questo articolo introduce le nuove classi di reti filogenetiche non radicate chiamate "q-cuttable", dimostrandone il riconoscimento in tempo polinomiale e la capacità di rendere risolvibile in tempo polinomiale il problema NP-difficile del "Tree Containment" per q≥3, superando così le limitazioni computazionali delle reti orientabili in alberi-child.

Leo van Iersel, Mark Jones, Simone Linz, Norbert ZehTue, 10 Ma🔢 math