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        DeepMind大模型登Nature!AI首度攻破經(jīng)典數(shù)學(xué)難題,贏過人類數(shù)學(xué)家

        AIGC動態(tài)2年前 (2023)發(fā)布 智東西
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        DeepMind大模型登Nature!AI首度攻破經(jīng)典數(shù)學(xué)難題,贏過人類數(shù)學(xué)家

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        原標(biāo)題:DeepMind大模型登Nature!AI首度攻破經(jīng)典數(shù)學(xué)難題,贏過人類數(shù)學(xué)家

        關(guān)鍵字:問題,模型,解法,研究人員,程序

        文章來源:智東西

        內(nèi)容字?jǐn)?shù):7975字

        內(nèi)容摘要:拿下“帽子集”、“裝箱”等經(jīng)典數(shù)學(xué)難題,不僅能給出答案,還能給出解題過程。作者|云鵬編輯|李水青智東西12月15日消息,剛剛,谷歌DeepMind實現(xiàn)了數(shù)學(xué)大模型領(lǐng)域的重要突破,其發(fā)布的FunSearch針對諸多歷史上經(jīng)典數(shù)學(xué)難題給出了新的解法,能力超越了人類數(shù)學(xué)家,相關(guān)研究已登Nature。簡單來說,F(xiàn)unSearch就是一種基于大模型來解決數(shù)學(xué)問題的新方法,一套新AI技術(shù)。FunSearch的研究意味著:歷史上第一次有人用大模型對科學(xué)或數(shù)學(xué)中具有挑戰(zhàn)性的開放性問題給出了新的發(fā)現(xiàn)或解法。FunSearch在經(jīng)典的“帽子集(Cap set)”難題中,找到了有史以來“最大的帽子集”,據(jù)稱這是過去20年里帽子集的上限規(guī)模增加最大的一次。而在另一個經(jīng)典“裝箱(Bin packing)”問題中,F(xiàn)unSearch的性能超越了傳統(tǒng)方式,并且相比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)的AI技術(shù),消耗的資源更少,靈活性更強…

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        作者簡介:智能產(chǎn)業(yè)新媒體!智東西專注報道人工智能主導(dǎo)的前沿技術(shù)發(fā)展,和技術(shù)應(yīng)用帶來的千行百業(yè)產(chǎn)業(yè)升級。聚焦智能變革,服務(wù)產(chǎn)業(yè)升級。

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