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陶哲軒親測點贊o3-mini:專家級證明,我收到了一個完美的答案

人工智能
對于任意的η>0,都存在c>0,使得對于任意一個足夠大的有n個頂點的圖,如果該圖中最多包含cn3個三角形,那么可以通過移除最多ηn2條邊,使這個圖變為無三角形的圖。

剛剛,陶哲軒親測了一下o3-mini,然后他給出了這樣的結論:

重建圖論中一個標準(專家級)結果的證明,o3-mini是完全可以hold住的。

圖片圖片

陶哲軒要重建的這個證明,叫做三角形移除引理(triangle removal lemma),由Ruzsa和Szemeredi于1978年提出,是極值圖論中的重要結果:

對于任意的η>0,都存在c>0,使得對于任意一個足夠大的有n個頂點的圖,如果該圖中最多包含cn3個三角形,那么可以通過移除最多ηn2條邊,使這個圖變為無三角形的圖。

用另一種表述方式就是,如果一個有n個頂點的圖包含o(n3)個三角形,那么可以通過移除o(n2)條邊來刪除所有的三角形。

然后陶哲軒看罷o3-mini的作答后表示:

在幾秒鐘后,我收到了一個完美的答案,(o3-mini)正確地解釋了這種蘊含關系。

o3-mini是如何作答的?

首先,我們來看下陶哲軒的Prompt

Ruzsa和Szemeredi的三角形移除引理斷言,如果一個具有n個頂點的圖(n很大)包含o(n3)個三角形,那么可以通過移除o(n2)條邊使其變為無三角形圖。顯然,這一引理蘊含了以下結論:如果一個具有n個頂點的圖是n個誘導匹配的并集,那么它只包含o(n2)條邊。你知道后者是如何從前者的結論中推導出來的嗎?

圖片圖片

對于這個問題,o3-mini的回答是這樣的:

(注:為完整體現內容,o3-mini的作答將以英文呈現)

圖片圖片

可以看到,o3-mini回答的邏輯還是比較清晰的。

一步一步展開論證,從起始條件(誘導匹配的并集),到構建輔助圖,再到建立邊與三角形數量的聯系、應用引理,最后得出結論。

緊接著,陶哲軒開始追問了:

謝謝!三角形移除引理的另一個標準推論是(6,3)定理:如果一個具有n個頂點的3-一致超圖不包含(6,3)-配置,即不存在六個頂點確定至少三個超邊的情況,那么該超圖只包含o(n2)條超邊。你能解釋一下為什么這也是三角形移除引理的一個推論嗎?

o3-mini在思考了片刻后,開始作答:

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o3-mini對這個問題的總結是:

在一個不包含任何 “(6,3)-configuration”(即任意六個頂點不生成三條或更多超邊 )的3-uniform 超圖中,由于將超邊編碼為輔助圖中的三角形后,輔助圖的三角形結構受超圖條件限制呈現 “稀疏” 狀態 ,根據三角形移除引理可以推斷出,該超圖中的超邊總數為o(n2),也就是說這樣的超圖不會過于稠密。

在此之后,陶哲軒便開始加大難度

感謝你的大致概述!我有興趣將其擴展成一個更詳細的證明。我聽說首先考慮超圖是線性的情況會很有幫助——即任意兩條超邊不會共享兩個頂點。你能將你的概述擴展成一個更精確的論證,專門針對線性情況嗎?

這一次,o3-mini思考的時間足足是上個問題的四倍:

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這次o3-mini的推理過程,是通過構造一個輔助圖G,將超圖中的每個超邊對應到輔助圖中的一個三角形。利用線性性質保證這些三角形邊不相交,再通過假設m=Ω(n2)推出與三角形移除引理相矛盾的結果,從而證明原假設錯誤,得出超邊數量的漸近上界 。

陶哲軒再追問:

如何確保圖G不會產生任何額外的三角形,除了那些直接由超邊生成的三角形之外?

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至此,陶哲軒評價道:

好的,我認為這給出了(6,3)定理在線性情況下的完整證明

然后繼續追問o3-mini:

你有什么建議,如何建立一般情況下使用這個線性的情況?

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o3-mini給出了一種“清理”的路數:

  • 清理超圖:通過刪除少量超邊使得到的子超圖H’線性化,“(6,3) 條件” 保證不會移除過多超邊。
  • 應用線性情況結論:為線性超圖H’構建輔助圖,每個超邊對應一個邊不相交三角形。
  • 利用三角形移除引理:過多的邊不相交三角形會導致與引理矛盾,所以H’有o(n2)個超邊。
  • 推導原始超圖的邊界:因為H’保留了H’的幾乎所有超邊,所以原始超圖H’也有o(n2)個超邊。

陶哲軒認為這是一個不錯的策略,并最后提出了一個問題:

你能不能試著給出一個更精確的清理步驟的描述,這個步驟可能會把一個一般的(6,3)超圖轉換成一個線性的(6,3)超圖,并對邊緣進行一些控制?

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但也有局限性

在陶哲軒六連問之后,除了剛才提到的“完美答案”之外,他還給出了更加客觀中立的評價:

我的總體感覺是,至少對于研究級的數學任務,當前的模型在“僅需用戶提供大致指導即可真正有用”和“只有在用戶提供大量詳細指導后才有用”之間波動,而最強大的模型在前者中的回答比例更高。

它們似乎特別適合那些非常標準的問題,這些問題的答案基本上可以在現有資源(如維基百科或StackOverflow)中找到。

但隨著問題變得越來越冷門,成功率逐漸下降(盡管下降的方式較為平緩),并且需要更多的用戶指導(或更高的計算資源)才能使LLM的輸出達到可用的形式。

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陶哲軒的這波實測也引發了不少網友的討論。

例如有人質疑LLM的推理能力,認為它們是隨機文本生成器,而不是真正的推理模型。他指出LLM的輸出依賴于點贊/踩票信號,而不是真正的邏輯推理。

圖片圖片

陶哲軒與o3-mini完整對話:https://chatgpt.com/share/67cf13cf-53dc-800e-a382-e4ece8341a6d

參考鏈接: https://mathstodon.xyz/@tao/114139145175476223

責任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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