Группа исследователей — Стивен Чанг, Вэньюй Ду и Уильям Дж. Уэсли — опубликовала работу об автономном математическом поиске в среде под названием Station. Это открытая многоагентная среда, в которой ИИ-агенты из разных семейств моделей преследуют общую исследовательскую цель без центрального координатора и без заранее прописанного пайплайна действий.

Агенты в Station самостоятельно выбирают направления исследований, проводят эксперименты, взаимодействуют друг с другом и формируют общую научную литературу — то есть фактически ведут себя как участники распределённого научного сообщества, только без человека в роли руководителя.

Что удалось получить

Проверка проводилась на 12 задачах построения конструкций из каталога AlphaEvolve, а также на двух дополнительных кейсах. По пяти задачам Station получила результаты, новые относительно уже существующей литературы:

  • новое бесконечное семейство множеств Какейи над конечными полями;
  • новые точные конфигурации касания (kissing configurations) на 604 точки в 11-мерном пространстве;
  • новые рекорды для дискретизированной задачи об игле Какейи и задачи о неопределённости знака;
  • существенно улучшенная нижняя граница для задачи Эрдёша о минимальном перекрытии.

Кроме того, агенты обнаружили новые бесконечные семейства для книжных чисел Рамсея (Book Ramsey numbers).

Не только числа, но и объяснения

Отдельно авторы подчёркивают, что агенты производили не только численные конструкции, но и теоремы с анализом, объясняющие, почему эти конструкции работают. Это делает результаты более интерпретируемыми и облегчает их использование математиками-людьми в дальнейшей работе.

We release all raw agent dialogues, proofs, and verification code, providing a transparent record of how these discoveries emerged.

Команда опубликовала все сырые диалоги агентов, доказательства и код верификации, чтобы обеспечить прозрачную запись того, как именно возникали эти открытия. Исходный код среды доступен в репозитории station, а необработанные диалоги, доказательства и материалы верификации — в отдельном репозитории station_data_v2.

Работа опубликована на arXiv под классификаторами Artificial Intelligence (cs.AI), Discrete Mathematics (cs.DM) и Multiagent Systems (cs.MA), объёмом 38 страниц с 12 рисунками и 3 таблицами.