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费马大定理 —— 进展如何?,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。,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)。,下面是一些相关链接:,我们使用的系统是 Lean 及其数学软件库 mathlib,该软件库由 Lean 证明器社区维护。如果你对 Lean 和数论有所了解,可以考虑阅读贡献指南、查看项目仪表板并认领一个问题。
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。,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。
以上截图均来自 Hacker News 和谷歌翻译,更多讨论请访问:,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。,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。,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)。,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。
我们的目的并不是形式化1990年代那个 FLT 证明。自那以后,已经有很多人(Diamond/Fujiwara、Kisin、Taylor、Scholze 等人)对该证明进行了泛化和简化。我的部分动机是要证明这些更通用、更有力的结果。为什么这是因为如果 AI 真的可以变革数学(有可能),并且 Lean 被证明是一个重要的组成部分(也有可能),那么计算机将能够更好地帮助人类突破现代数论的界限。对于这种形式化工作,计算机能够以它们理解的方式来获得关键的现代定义。,在推理性能上也有大幅提升,Bard也正式更名为Gemini,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。,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。
以上截图均来自 Hacker News 和谷歌翻译,更多讨论请访问:,,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。,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。黑科技辅助挂!(微扑克线上)外挂辅助软件!(透视)详细教程(2023已更新)(哔哩哔哩):https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm