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一分钟快速了解!(WPK开发)辅助透视,太坑了原来真的是有挂(有挂解惑)-哔哩哔哩

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2025-01-08 16:31:28

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12月推出的Gemini2.0Flash集成了多模态和原生工具使用能力，标志着大模型正式迈入「智能体」时代。,以下是 Buzzard 教授的博客全文（原文段落较长，这里进行了适当拆分和调整）。,下面是一些相关链接:,数学领域的研究者 Antoine Chambert-Loir（简称 Antoine）和 Maria Ines de Frutos Fernandez(简称 Maria Ines)一直在教 Lean 除幂理论，而整个夏天，Lean 都时而出现一种令人恼火的情况:它会抱怨标准文献中人为提出的论证，并经过仔细检查发现人为论证有待改进，特别是 Roby 的工作中有一个关键引理似乎不正确。当 Antoine 告诉我这件事时，他觉得我会认为这很有趣，而他收到的回复中一长串大笑的表情符号确实证实了这一点。,

Gemini模型,大部分的「进展如何」解释起来都相当繁琐且技术性:长话短说，怀尔斯证明了「R=T」定理，而到目前为止的大部分工作都是教计算机理解什么是 R 和 T;我们仍然还没有完成这两者中任何一个的定义。,7月，免费版Gemini1.5Flash发布，支持40多种语言，覆盖230多个国家和地区，质量和延迟都有大幅提升，尤其是在推理和图像理解方面。,在推理性能上也有大幅提升，Bard也正式更名为Gemini,今年2月，谷歌将Gemini 升级到1.5，把上下文窗口从32k提升到100万个token，超越了同时期所有大模型。

Gemini模型,今年2月，谷歌将Gemini 升级到1.5，把上下文窗口从32k提升到100万个token，超越了同时期所有大模型。,以上截图均来自 Hacker News 和谷歌翻译，更多讨论请访问:,怀尔斯的原始证明中没有使用的一个概念，在我们正在形式化的证明中使用了，它就是晶体上同调（crystalline cohomology）。,这篇博客在 Hacker News 上吸引了大量讨论，很多人都分享了自己的见解或经历，尤其是关于数学形式化的重要性。

在推理性能上也有大幅提升，Bard也正式更名为Gemini,我已经花了两个月时间来教计算机理解马大定理（FLT）的一个证明。

去年12月，谷歌推出首个原生多模态模型Gemini1.0，打响了谷歌的AI反击战。,下面是一些相关链接:

基于Gemini2.0，谷歌构建了原型项目Mariner，从浏览器出发探索全新的人机交互方式:训练Gemini来理解并推理浏览器屏幕上的信息，包括像素和文本、代码、图像和表单等元素，然后通过实验性的Chrome扩展程序自主完成复杂任务。,这篇博客在 Hacker News 上吸引了大量讨论，很多人都分享了自己的见解或经历，尤其是关于数学形式化的重要性。,我已经花了两个月时间来教计算机理解马大定理（FLT）的一个证明。,谷歌宣称在2024年有「60条重大AI发布」，不妨看看其中几条主要的基础能力。,费马大定理 —— 进展如何?

近日，伦敦帝国学院数学教授 Kevin Buzzard 在自己的博客上分享了一个非常有趣的项目:教计算机理解费马大定理的证明。这项工作可以帮助验证对费马大定理的证明，修正其中可能存在疏漏的部分。虽然计算机还没有完全理解，但也确实取得了一些进展。,以下是 Buzzard 教授的博客全文（原文段落较长，这里进行了适当拆分和调整）。

怀尔斯的原始证明中没有使用的一个概念，在我们正在形式化的证明中使用了，它就是晶体上同调（crystalline cohomology）。,这是20世纪六七十年代在法国巴黎发展起来的理论，其基础是由数学家 Berthelot 根据另一位数学家 Grothendieck 的思想搭建的。基本思想是经典指数和对数函数在微分几何（例如 Lie 代数和 Lie 群）发挥关键作用，特别是在理解德拉姆上同调(de Rham cohomology，)中，不过它们在更多的算术情况下不起作用(例如在特征 p 中)。
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