GPT-5解决量子版NP难题？半小时内给出有效方案

本文探讨了量子复杂性理论中的QMA类问题，即量子版的NP问题。背景方面，研究者长期致力于降低量子证明验证的错误率，类似于经典计算中的概率放大。研究目的上，Scott Aaronson与Freek Witteveen试图确定黑箱方法在QMA问题中的极限，证明双指数级误差降低已是上限，无法实现100%验证。结论指出，该工作定量化了量子预言机分离，标志黑箱路径的终结，同时借助GPT-5辅助生成关键数学函数，突显AI在科研中的潜力，但核心问题如QMA与QMA1的等价性仍待解决。