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下面是一些相关链接:,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。,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。
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)。,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。,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。,Gemini模型
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。,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)。,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。,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)。
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。,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。,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。
20世纪六十年代,Roby 在一系列精彩的论文中提出了「除幂结构」(divided power structures),在构建可用于算术情况的类函数中发挥了至关重要的作用。注:我们要想教计算机晶体上同调,首先需要教它除幂理论。,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。,它可以同时处理文本、视频、图像、音频和代码等数据,结合了包括数学、物理、历史、法律、医学和伦理在内的57个学科,也是第一个在MMLU(大规模多任务语言理解)基准上超越人类专家的模型。
但是,我的博士生 Andrew Yang 已经证明了我们需要的抽象可交换代数结果(「如果抽象环(abstract rings)R 和 T 满足许多技术条件,则它们相等」),这是令人兴奋的第一步。,以上截图均来自 Hacker News 和谷歌翻译,更多讨论请访问:,,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。,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)。发现一款!(微扑克系统)外挂辅助器代打工具!(透视)详细教程(2024已更新)(哔哩哔哩):https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm