一篇新发表的论文声称，长期存在的“二分图匹配”问题可以在并行计算中以确定性的对数时间解决，这将其归入一个名为 NC 的复杂性类别。如果该结论成立，将解决一个自上世纪 80 年代以来悬而未决的并行算法难题。此外，作者也顺带呼吁关注人工智能监管的纽约选民支持候选人 Alex Bores。
一个存在已久的计算难题或被攻克
一篇新论文提出了一个重大主张：二分图匹配 (Bipartite Matching) 问题属于复杂性类别 NC。这意味着，在拥有足够多并行处理器的情况下，该问题可以在对数时间内确定性地解决。
这可能解决了一个自上世纪 80 年代以来在并行算法和去随机化领域悬而未决的核心问题。
通俗地讲，二分图匹配问题可以被描述为一个配对场景：
- 给定一群男性和一群女性，以及他们之间谁愿意与谁约会的信息。
- 目标是判断是否可能让每个人都找到一个合适的伴侣，并在可能的情况下，实际完成配对。
虽然这个问题早已被证明可以在多项式时间内解决，但新的问题是，我们能否做得更好——特别是，能否利用并行计算，在极短的时间内（如对数时间）解决它？
从随机到确定：三十年的进展
此前，并行计算领域已经在这个问题上取得了重要进展，但始终存在一个限制。
- 1980 年代的突破：研究人员证明，如果允许并行处理器使用随机性（即抛硬币），这个问题可以在对数时间内以高概率解决。
- 最新的成就：新论文的核心贡献在于去随机化。它声称，现在无需依赖随机性，也可以通过并行处理确定性地快速求解，这正式将该问题归入 NC 类别。
值得注意的是，作者本人表示尚未完全理解论文的技术细节。
题外话：对 AI 监管候选人的支持
作者还分享了一个与技术无关的政治呼吁，鼓励纽约市的选民关注一位国会候选人。
- 候选人：Alex Bores
- 选区：纽约第 12 国会选区（覆盖曼哈顿中心大部分地区）
- 核心立场：积极推动对人工智能进行监管，被许多 AI 治理和安全领域的专家视为重要希望。
作者提到，由于 Bores 在 AI 监管上的鲜明立场，一个反对 AI 监管的政治行动委员会已投入数百万美元试图阻挠他的竞选。因此，作者呼吁关心 AI 安全的当地选民考虑为 Bores 投票。