A最小二乘同样适用于多元线性回归,B.当自变量矩阵列满秩，可得一个超平面。当自变量矩阵不满秩，可得无穷多个超平面；C在系数估计的所有无偏估计中，最小二乘估计是唯一的最小方差估计；D.随机误差项的方差只要相等即可，不要求等于1

在多元线性回归中，我们通常使用最小二乘法来估计回归系数。下面逐一分析每个选项的正确性：

A: 最小二乘法只适用于一元线性回归而不适用于多元线性回归
- 错误。最小二乘法不仅适用于一元线性回归，也适用于多元线性回归。其基本原理是通过最小化残差平方和来找到最佳拟合的回归系数。

B: 用最小二乘法求解得到的多元线性回归的回归超平面，可能有一个超平面也可能有无穷多个超平面
- 错误。一般情况下，在多元线性回归中，最小二乘法求解得到的回归超平面是唯一的，除非存在完全多重共线性（即自变量之间存在完全线性相关），这时解可能不是唯一的。

C: 在系数估计的所有无偏估计中，最小二乘估计并不是唯一的最小方差估计
- 错误。在经典线性回归模型的假设下（包括误差项独立同分布且方差相同），最小二乘估计是蓝色估计（最佳线性无偏估计），即在所有无偏估计中，它具有最小的方差。

D: 对于n个随机误差项，一般假设其均值为0，方差为1，且互不相关
- 错误。对于n个随机误差项，一般假设其均值为0，方差为\(\sigma^2\)（不是1），且互不相关。

综上所述，以上选项均为错误。