谷歌 DeepMind 利用大型语言模型解决了一个长期困扰人类的数学难题

谷歌 DeepMind 利用大型语言模型解决了一个长期困扰人类的数学难题 谷歌 DeepMind 利用一大型语言模型成功破解了一项著名的未解数学难题。研究人员发表在《自然》杂志上的一篇中表示，这是首次使用大型语言模型发现长期科学难题的解决方案，产生了可验证且有价值的新信息，这些信息之前并不存在。“这不在训练数据中，甚至以前都不知道，”谷歌 DeepMind 研究副总裁 Pushmeet Kohli 说道。 它结合了一个名为Codey的大型语言模型，这是Google的PaLM 2的一个版本，经过对计算机代码进行了精细调整，还与其他系统结合使用，拒绝不正确或荒谬的答案，并将正确的答案重新插入其中。 经过数百万次建议和几十次总体过程的重复这花了几天的时间FunSearch能够提出代码，产生了一个正确且以前未知的解决方案，解决了cap set 问题，涉及找到某一类型集合的最大大小。

Google DeepMind 用大模型解决尚未解决的数学问题

Google DeepMind 用大模型解决尚未解决的数学问题 Google DeepMind 的研究人员在《》期刊上发表论文，报告他们首次用大模型（LLM）发现了一个尚未解决的数学问题的解。Google DeepMind 的新工具被称为“”，研究人员将一组产生创造性解决方案的 LLM 和一个作为检查者以避免错误建议的评估程序结合起来。接着将一个多次迭代此过程的演化方法，作为输入来引导 LLM。结果表明，这种方法可以得到新的、可验证的正确结果。他们将“FunSearch”应用到了著名的上限集问题（数学中涉及计数和排列领域的一个中心问题），发现了超越最著名上限集的大上限集新构造。研究人员表示，“FunSearch”的成功关键是它会寻找那些描述怎样解决问题的程序，而非直接寻找解决办法。因为“FunSearch”的结果易于被解释和验证，这意味着这一方法有望激发科学家在该领域的进一步思考。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

Google的秘密AI模型未来很可能在难题数学领域打败人类

Google的秘密AI模型未来很可能在难题数学领域打败人类 上周，双子座人工智能模型的最新技术报告公布了其最新数学成绩的详细信息。这份相当厚重的文件显示，Google打算模仿数学家接受的训练来解决复杂的问题，为了实现这一目标，该公司对其双子座人工智能模型进行了专门的变体训练。Gemini 1.5 Pro 的数学变体似乎经过了多项基准测试。根据其文件，Google依靠各种基准来评估其最新人工智能数学模型的输出。这些基准包括 MATH 基准、美国数学邀请考试 (American Invitational Mathematics Examination, AIME) 和Google内部的 HiddenMath 基准。根据Google的数据，数学型 Gemini 1.5 Pro 在数学基准测试中的表现"与人类专家的表现相当"，与标准的非数学型 Gemini 1.5 Pro 相比，数学型 Gemini 1.5 Pro 在 AIME 基准测试中解决的问题明显增多，在其他基准测试中的得分也有所提高。Google还举例说明了 Gemini 1.5 Pro 所解决的问题。根据该文件，这些问题是"Gemini 1.5 Pro、GPT-4 Turbo 和以前所有 Gemini 型号都 没有正确解决的问题"，最终提高了Google产品的性能标准。在它分享的三个示例中，两个是由数学专用的 Gemini 1.5 Pro 解决的，而一个是由标准的 Gemini 1.5 Pro 变体错误解决的。这些问题通常要求解题者回忆代数中的基本数学公式，并依靠它们的分段和其他数学规则得出正确答案。除了问题之外，Google还分享了 Gemini 1.5 Pro 基准测试的重要细节。这些数据表明，在所有五项基准测试成绩中，Gemini 1.5 Pro 都领先于 GPT-4 Turbo 和亚马逊的 Claude。据Google公司称，其数学专用变体能够"从单个样本中获得 80.6% 的 MATH 基准准确率，在对 256 个解决方案进行采样并选择一个候选答案时（rm@256），准确率达到91.1%"，这一成就使其与人类专家处于同等水平。事实上，根据Google深度思维首席科学家杰夫-迪恩（Jeff Dean）的说法，数学模型91.1%的得分大大高于三年前仅为6.9%的"SOTA"（最先进水平）得分。 ... PC版： 手机版：