"纽结"猜想是数学的一个问题，它与奇异性和拓扑有关。简单的说，"纽结"猜想的主要内容是：对于任意无边界、闭合的三维流形，其是否有且仅有一种"纽结"（即一种特殊的一维曲线）作为其基本成分。

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由于这个问题过于抽象和难以证明，数学家们一直在寻求方法来证明或否定"纽结"猜想。最近，一些科学家在用计算机和人工智能来研究这个问题，并发现了一些前所未知的证据。

这种方法的基本思想是使用人工智能来生成大量的三维图形，并对它们进行分析，以尝试找到那些“简单”的"纽结"。这是通过对这些图形进行拓扑排序（topological sort）和约化（reduction）来实现的。

这就是把图形变形成“更基本”的结构，直到达到不同的结构，从而找到一个组成"纽结"的最小元素。

具体地说，科学家们使用了人工神经网络（ANN）来确定"纽结"的基本成分，并创造了一种新的极其高效的学习模型，称为“VAE KNOTS”。这种模型可以不断地尝试找到不同的"纽结"，并使用“机器智能”将这些结果进行聚类。结果很有远见性，能够识别出新的未知结构，并将其与许多不同的"纽结"分类，这为化解"纽结"猜想提供了新的证据。

这种方法是用来解决数学上的“纽结”问题的，但其却是一种更为普适的方法，可以用来处理许多其他数学、物理和计算机科学问题。在未来，我们有理由期望，类似的人工智能方法将会成为数学研究中一种重要的工具，并有助于解决许多其他的数学难题。