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)歡迎閱讀

原標題：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)容字數(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…

原文鏈接：點此閱讀原文：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

聯(lián)系作者

文章來源：智東西

作者微信：zhidxcom

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。