再登Nature！DeepMind大模型突破60年數(shù)學(xué)難題，解法超出人類已有認(rèn)知

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文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5538字

內(nèi)容摘要：

來源：量子位
作者：克雷西
用大模型解決困擾數(shù)學(xué)家60多年的問題，谷歌DeepMind最新成果再登Nature。
作者之一、谷歌DeepMind研究副總裁Pushmeet Kohli表示：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不會(huì)有這個(gè)方案，它之前甚至根本不為人類所知。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06924-6
這項(xiàng)技術(shù)名為FunSearch，其中的Fun是函數(shù)（Function）一詞的簡寫。
利用大模型解決長期存在的科學(xué)難題，產(chǎn)生以前不存在的可驗(yàn)證且有價(jià)值*的新信息。
在Nature論文配套的新聞解讀中，DeepMind負(fù)責(zé)人稱“我們使用大模型的方式是當(dāng)做創(chuàng)造力引擎”。
這是第一次有人證明基于大模型的系統(tǒng)可以超越數(shù)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家的認(rèn)知。
它不僅新穎，而且比當(dāng)今存在的任何其他東西都更有效。
針對(duì)這項(xiàng)成果，有網(wǎng)友感慨：
如果這是真的，那可是人類自火之后最重要的發(fā)現(xiàn)了。
那么，F(xiàn)unSearch都解決了哪些問題呢？找到NP-hard問題更優(yōu)解法
DeepMind具體展示了兩類問題，它們都屬于NP-hard問題。
在學(xué)界看來，沒有而且可能永遠(yuǎn)

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作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機(jī)構(gòu)