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cca1001
2025-01-08 13:32:30
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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)。,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。,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。,Gemini模型

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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。,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。

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。,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。

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。,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。,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。,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。,下面是一些相关链接:
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