마이크로소프트, 인간 주도 AI로 31년 된 KLS 추측 증명

• 신즈 장(Xinzhi Zhang)과 자오 송(Zhao Song)이 KLS 추측을 증명함. 차원과 무관하게 로그 볼록 분포에서 가장 평평한 절단(flat cut)이 어떤 형태의 최적 절단과 보편 상수(universal constant) 이내의 차이를 보임
• 기존 2026년 7월 최선 결과에서 차원 수에 따라 느리게 증가하던 차원 의존성을 제거함
• 연구자가 비유망한 방향을 제거하고 최종 논증을 선택하는 인간 주도 에이전틱 프로세스를 통해 AI가 100개 이상의 후보 접근법을 탐색하며 돌파구를 달성함
• 다른 전문가들의 병렬 증명과 Lean 4 형식화를 통한 독립적 검증으로 결과가 취약한 기술적 논증이 아닌 진정한 기하학적 원리임을 확인함

Technical Method

• 2026년 7월 결과를 개선해 새로운 수학적 기준을 생성하고 이를 재귀적으로 적용하여 2026년 10월 1일 논문 버전에서 차원 의존성을 반복 로그(iterated logarithm)로 축소함
• 재귀적 정교화 과정을 반복해 누적 오류가 보편 상수로 제한됨을 증명하여 2026년 10월 4일 논문 버전에서 증명을 완료함

Verification and Impact

• 다수의 독립적 연구자가 저자와 동일한 날 전체 증명을 게시했으며, 그중 한 그룹은 마이크로소프트 논문의 기준을 핵심 단계로 인용함
• 추측 해결로 고차원 기하학, 확률, 이론 컴퓨터 과학 분야에서 추측에 의존하던 결과들이 무조건적으로 성립함을 명시할 수 있게 됨