记者揭秘!(WPK)透视辅助,太坑了原来确实真有挂(确实有挂)-哔哩哔哩
cca1001
2025-01-08 19:17:43
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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)。,费马大定理 —— 进展如何?,下面是一些相关链接:
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。,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。
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:,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。,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。
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。,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。
如前所述，我们已经进行了两个月。但是，我们已经有一个我认为值得分享的有趣故事了。谁知道这是否预示着某个未来。,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。,在推理性能上也有大幅提升，Bard也正式更名为Gemini,下面是一些相关链接:
下面是一些相关链接:,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。,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。
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)。,,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）。
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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)。,费马大定理 —— 进展如何?,下面是一些相关链接:
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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。,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。
如前所述，我们已经进行了两个月。但是，我们已经有一个我认为值得分享的有趣故事了。谁知道这是否预示着某个未来。,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。,在推理性能上也有大幅提升，Bard也正式更名为Gemini,下面是一些相关链接:
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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)。,,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）。
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