情人节之际，一项关于数学与人工智能交叉领域的研究引发关注。中国科研团队借助强化学习技术，在被称为“亲吻数问题”的高维几何难题上取得重大突破，刷新多个维度的世界纪录。这项研究由上海科学智能研究院、北京大学和复旦大学联合完成，相关成果已被国际权威榜单收录。
亲吻数问题源于17世纪牛顿与格雷戈里的争论：在三维空间中，一个球体周围最多能放置多少个大小相同的球体且彼此相切？经过258年论证，数学家证明牛顿提出的12个为正确答案。然而，当维度超过24时，人类直觉在几何排列中逐渐失效，近50年来相关研究进展缓慢，仅取得7次实质性突破且方法各异。
研究团队开发的PackingStar系统创造性地将问题转化为多智能体博弈。该系统包含两个核心智能体：填充智能体负责探索可能的球体排列组合，修剪智能体则通过几何分析剔除低效结构。通过“填充-修剪-解构-再填充”的循环机制，系统在余弦矩阵空间中自主寻找最优解，突破了传统坐标系下计算量随维度指数级增长的瓶颈。
在25至31维连续七个维度中，该系统首次实现世界纪录的系统性突破，同时在13维发现超越1971年所有已知结构的新构型，在14维等维度找到超过6000种全新排列。更令人意外的是，AI发现的多个破纪录结构呈现非对称特征，颠覆了数学家长期依赖对称性构造的认知范式。例如在12维空间中，系统发现的81球结构虽整体不对称，但每个球体相邻数量完全一致，暗示存在更高阶的对称性基础。
麻省理工学院离散几何领域权威Henry Cohn教授评价称，AI构造的结构不仅具有数学美感，更意外打通了球面码、数论和群论等多个领域。他特别指出，20维405球和21维567球的新纪录结构，均可通过12维基础结构组合推导得出，这种跨维度的关联性在数学研究中极为罕见。
支撑这项突破的星河启智科学智能开放平台，通过自研CUDA算子将核心计算效率提升数倍。其自动Checkpointing系统支持千卡级GPU集群的稳定运行，确保长周期任务中数据零丢失。这种工程化能力使原本需要数月的计算任务缩短至数周，为AI探索高维数学问题提供了关键基础设施。
与传统AI辅助科研模式不同，PackingStar系统在零数据、零先验条件下实现自主探索。项目负责人表示，AI在此过程中展现出超越人类直觉的搜索能力，特别是在非对称结构的发现上，其探索路径常与人类思维模式形成互补。这种协作模式正在重塑数学研究的范式——AI负责拓展探索边界，人类科学家则专注于结果解读与理论升华。
研究团队将系统命名为PackingStar，既体现其解决球体堆积问题的核心功能，也蕴含更深层的浪漫寓意：每个成员都是探索数学宇宙的星辰，AI则成为连接众星的桥梁。这种理念在团队工作空间的设计中亦有体现——由研究人员改造的“学术酒吧”成为跨学科交流的场所，不同领域的智慧在这里碰撞出新的火花。
