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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。,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。,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。,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。
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)。,费马大定理 —— 进展如何?
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。,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。
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。,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。
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。,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。
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。,费马大定理 —— 进展如何?透视教程!(wpk插件挂)辅助透视,太坑了其实确实是有挂(有挂方法)-哔哩哔哩:https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm