AI与世界难题 ─ 理论计算机科学
AI推动的科学与学术进展(按学科)
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业余爱好者正在借助 AI 破解历史上长期未解的密码
原标题: History’s long-secret codes are being cracked by amateurs using AI
非专业人士越来越多地利用大语言模型破解历史密码，借助的是它们运行解密算法和在互联网上搜索文献的能力。毫无密码学经验的 Carter Leffen 请 GPT-6 Astra 破译一条 85 年前加密的德军电文，它在早晨前就给出了解答。密码学专家对这种兴趣表示欢迎，但被大量要求验证 AI 解答的请求淹没，其中许多解答是错误的。
基于注意力增强深度学习的 RGB 可执行文件图像多层级恶意软件子家族归属分析
原标题: Multi-level malware subfamily attribution from RGB executable images using attention-augmented deep learning
恶意软件分析需要在多个层面做出判断，从检测到家族归属，再到细粒度的子家族归属。作者提出了一种分层深度学习框架，该框架以Windows PE文件的RGB图像为输入，在一个多输出架构中完成检测、家族分类和33个子家族的归属。四个引入注意力机制的迁移学习模型在二分类上达到99%的准确率，家族层面为96–97%，子家族层面为91–95%，细粒度归属的宏平均F1分数最高可达0.89。
大型语言模型发现用于组合优化的互补启发式方法
原标题: Large language models discover complementary heuristics for combinatorial optimization
组合优化支撑着制造、物流和能源领域的决策,但为每个新变体设计启发式算法需要专家耗费数月时间,而单次 LLM 代码生成往往会失败。LACE 将算法设计拆分为模式、工具库和启发式组合,然后在运行时间限制内演化出互补的专门化启发式算法。在 36 个经典 CO-Bench 问题上,其平均得分为 0.945,而此前最强的基于 LLM 的方法为 0.870,直接提示为 0.571。
这款博弈AI成为《Stratego》（西洋陆军棋）的新冠军
原标题: This game-playing AI is the new champ at Stratego
研究人员为Stratego开发了一个AI系统。Stratego是一款双人棋盘游戏，对手的棋子是隐藏的，常被用来测试战略思维。该系统将高效的训练算法与针对隐藏信息下决策的新技术相结合，大幅击败了排名靠前的人类玩家，并超越了次优模型，同时训练成本更低。它还在其他规则不同的策略游戏中击败了顶尖人类玩家。
D4RT:统一、快速的 4D 场景重建与跟踪
原标题: D4RT: Unified, Fast 4D Scene Reconstruction & Tracking