玩家必看教程!(微扑克模拟器)外挂辅助器测试!(透视)详细教程(2021已更新)(哔哩哔哩)
cca1001
2025-01-08 15:18:50
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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?
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）。,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。
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。,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。,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。,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。,,费马大定理 —— 进展如何?
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。,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。,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。
在推理性能上也有大幅提升，Bard也正式更名为Gemini,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。,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。,,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。
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。,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。,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。,下面是一些相关链接:
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