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神奇小子 · 3000 / 3000 条
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Quanta Magazine
@QuantaMagazine
10-07 23:21 ·
原帖
上个月,Dor Minzer 和他的研究生们匆忙发布了一个理论计算机科学领域的里程碑式成果,希望抢在传闻中的 AI 证明之前。他们来得正是时候。OpenAI 昨天发布了一个相关猜想的证明。@benbenbrubaker 报道:https://t.co/ynhMY4Cy4T
Prof. Brian Keating
@Briankeating
10-07 23:20 ·
原帖
我们得聊聊 @X 的体育动态流有多棒了!#MILvsSD https://t.co/EB8B8qXhBV
群論たん (※大学の代数学の入門用学術たん・抽象代数学たん)
@gunron_tan
10-07 23:10 ·
原帖
像这次这样,在众多领域中, AI如电光石火般抢走成果的时候, 那些正在为获得学位而苦苦努力的学生们是否安好, 这样的担心也随之产生。 “博士论文的题材会不会被AI抢先一步夺走”这样的不安,你自己或周围的人,终究还是会有的吧。
群論たん (※大学の代数学の入門用学術たん・抽象代数学たん)
@gunron_tan
10-07 23:06 ·
原帖
转发:我不认为 OpenAI 的数学项目是件坏事;相反,我认为这是一个积极的进展,它或许标志着数学新时代的开始。 首先,最棒的是,大量构成各个领域基础的精简代码已经公开。然而,还有一些论文尚未以精简代码的形式发表,所以他们肯定还有更多计划! 其次,一个好问题是它突显了不同领域之间的紧密联系。例如,π 问题乍一看像是解析数论,但实际上它巧妙地涉及一个高深的代数几何问题。 数学的领域划分方式以及一个人的研究领域在未来可能会发生变化。 一些问题长期悬而未决的原因可能是,一个人一生中能够掌握的跨领域知识和计算技能是有限的。 凭借形式化的力量,人类已经能够克服以前的局限性,我相信在未来,我们需要具备创造具有数学价值的概念和提出无法立即解决的重要假设的能力。
群論たん (※大学の代数学の入門用学術たん・抽象代数学たん)
@gunron_tan
10-07 23:01 ·
原帖
#基础组 简介: 指的是《黄昏公主》之后,在世界某个地方、某个时间相遇的角色。这是一部群像剧,所以没有固定的标题。 指的是怪物被困地下、人类与怪物开战之前的一代,而 指的是怪物重见天日后出生的年轻一代。
群論たん (※大学の代数学の入門用学術たん・抽象代数学たん)
@gunron_tan
10-07 23:01 ·
原帖
#基本组 引用:@HARIBO_EG 不可能吧哈哈,我基本上更喜欢独来独往,而不是跟一群人一起 大久保是享用劣质食物和烤五花肉的最佳去处
Sabine Hossenfelder
@skdh
10-07 23:00 ·
原帖
关于人工智能进步的专家预测一直惊人地不准确 https://t.co/QYinVEdz2l
Sabine Hossenfelder
@skdh
10-07 22:56 ·
原帖
转帖:@skdh 狠狠嘲讽了一群白痴……呃……学术“专家”,因为他们对人工智能的预测都错了。 @WesRoth 专家们对人工智能的预测又错了。https://t.co/YI6SXfmu9Q via @YouTube
Anjney Midha
@AnjneyMidha
10-07 22:53 ·
原帖
转帖:这真是太棒了。
Derrick Choi
@derrickcchoi
10-07 22:36 ·
原帖
MCP Events 允许你构建自动化,当你的应用中发生某些事件时触发 ChatGPT 中的工作。 试想这样的工作流: - 当提交了 bug 报告时,进行调查并准备附带测试的 PR 草稿 - 当有人对该提案发表评论时,通篇修改并展示 https://t.co/05F9CCHpEP
Thomas Wolf
@Thom_Wolf
10-07 22:32 ·
原帖
转帖:这太不可思议了
Liron Shapira
@liron
10-07 22:31 ·
原帖
2027 年的头条新闻大概会是:“全新次要数学成果完全由人类证明!人类声称 Pangram 在证明作者身份上撒谎。”
Mathelirium
@mathelirium
10-07 22:23 ·
原帖
我还没有真正弄清楚像我这样的普通数学家现在应该专注于什么。 校对 AI 解决方案不可能成为一种职业。那种毫无灵感的工作没有任何回报。 https://t.co/MXCb6N82R7 引用:我们正在发布一款内部前沿模型产生的大量新数学成果。 我们一直在与高级研究所的独立数学与人工智能顾问小组进行磋商,并借鉴了他们的建议和公开推荐,来指导我们如何发布这些成果。 https://t.co/7N6TPlft1P
Thomas Wolf
@Thom_Wolf
10-07 22:12 ·
原帖
转帖:介绍 Beam:一个高效的代理型开源模型,总参数量 501B,活跃参数 23B。 - 前沿推理效率 - 在编码和代理任务上推进西方开源前沿 - 从头到尾端到端训练 本月完整权重发布。 了解更多关于 Beam 的信息:
Nikita Bier
@nikitabier
10-07 22:09 ·
原帖
进步——但一个标准只有在执行它的检测机制足够完善时才真正有效。机器人检测仍然主要是各种解决方案的拼凑拼凑。 引用:今天,我们宣布推出个人代理协议——这是一个开放标准,@Meta 和 @SierraPlatform 正在与行业合作伙伴 @Genesys、@instinct、@RocketOTD、@Shopify、@stripe 和 @Walmart 共同开发。它将帮助定义个人代理如何与企业互动,并且任何人都可以实施。 阅读更多:
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