中国研究团队在人工智能解决基础科学难题方面取得重大突破。据报道，团队利用自主研发的PackingStar强化学习系统，系统性攻克了300多年前由牛顿提出的经典数学难题——“亲吻数问题”在高维空间的延伸，标志着AI在高维数学领域实现了里程碑式进展。

“亲吻数问题”源于牛顿时代关于球体堆积的争论，即一个球体周围最多能紧密排列多少个同等大小的球体。在三维空间，该问题早已被证明。然而，当问题扩展到高维空间时，其复杂程度呈指数级增长，成为长期以来的研究难点，过去数十年进展缓慢。

此次突破的核心在于方法论的革新。由上海科学智能研究院联合北京大学、复旦大学组成的团队，构建了稳定的人机协作研究模式：由人类研究者设定问题边界和方向，AI系统则进行高速的构造搜索与优化，最后由人类对结果进行验证和理论抽象。这种模式使得高维几何探索从过去的孤立尝试转变为系统性的推进。

技术层面，针对高维搜索空间巨大、计算任务庞杂的挑战，PackingStar项目通过自研底层计算算子、优化GPU计算流程以及建立自动化的任务断点续传机制，显著提升了搜索效率。

研究成果显著。团队在包括12、13、14维在内的多个高维度上，刷新了亲吻数或广义亲吻数的已知纪录。特别是在某些维度上，发现了优于数十年来所有已知有理构造的新解，并在部分维度上找到了数千种全新的球体堆积构型。这一系列成果不仅提供了具体的数学新发现，更开辟了利用人工智能系统化探索高维复杂数学问题的新路径。