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神奇小子 · 3000 / 3000 条
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Mehdi (e/λ)
@BetterCallMedhi
10-07 10:49 ·
原帖
中微子是终极的深层技术传感器层
Jared Duker Lichtman
@jdlichtman
10-07 10:48 ·
原帖
真是太棒了!完整的 Chowla 猜想,适用于 2 点相关性,并能显著节省计算量。 之前的所有工作都是以对数形式进行的: (Pillate、Helfgott-Radziwill、Tao-Teravainen 等) 或者对偏移量取平均值: (Matomaki-Radziwill-Tao、Lichtman-Teravainen 等) 所以,这个链接:https://t.co/SGpAV6Ikge
John Hallman
@johnohallman
10-07 10:31 ·
原帖
巴特勒圣战毫不讽刺地说,是我 P(doom) 较低的原因之一。 在某个足够高的 P(doom|ASI) 之后,每个国家都会将其列为首要任务,禁止并阻止 ASI 的发展。 引用:这将引发争议。我自己也讨厌它。但我开始担心,如果我把事情思考到逻辑结论,唯一的解决方案就是全球禁止人工智能。 有了人工智能,最好的长期结果是我们成为人工智能的“宠物”。我们吃饭、睡觉,我们(也许)繁殖。人工智能负责一切。全民基本收入最大化。 那就是最好的情况!显然更可能的情况要糟糕得多得多。 如果有一个更好的现实长期情景,我很想听听。我真的希望有一个。
Brett Adcock
@adcock_brett
10-07 10:26 ·
原帖
已转换!还剩10亿个要继续! 引用:自从这篇帖子以来,我对 Hark 在没有任何上下文的情况下,能够找到我生活中相关的来源并处理它们的能力感到震惊。 什么?!
Gill Verdon
@GillVerd
10-07 10:17 ·
原帖
计算的未来是异构的。 很高兴看到热力学计算发挥越来越重要的作用。 引用:去聚合推理是未来。 与 @general_compute 的精彩小组讨论,他们的异构计算云、为去聚合推理而计算的分化,以及热力计算将如何融入其中 更多内容即将推出。敬请期待
Daniel Litt
@littmath
10-07 10:17 ·
原帖
转帖:我认为,外行人(也许内行人也是?)很容易无法领会数学对我们来说到底有多么重要;有多少“著名”的问题。 作为一个社区,我们竟然有数量庞大的问题,它们的解决方案会被视为“圣杯”级别的超级数学成就。
Jared Duker Lichtman
@jdlichtman
10-07 10:08 ·
原帖
明确来说: 5月:1个证明 https://t.co/QCWddvw6AV 8月:10个证明 https://t.co/Fc7u0HZ6LU 现在10月:数百个证明 https://t.co/xscCxxFbFS 接下来几个月:数千个证明! 引用:OpenAI 刚刚发布了 300 多个数学问题的解决方案洪流。 其中包括对以下内容的证明: -- 黎曼 Zeta 函数的零点自由带 -- CM 阿贝尔簇的 Hodge 猜想证明 https://t.co/zV0lcC81dX
Mathelirium
@mathelirium
10-07 10:03 ·
原帖
在计算电磁学的有限元法(FEM)中,复杂的计算域被划分为许多小单元,控制方程在这些小块上进行近似和求解。 在这里,我们通过使用三角网格来演示该方法,以模拟 https://t.co/GLoqqXDPMC
Christian Szegedy
@ChrSzegedy
10-07 09:59 ·
原帖
数学推理将转移到任何需要推理和在复杂领域建立直觉的领域。可能在某些情况下,AI 不会拥有所有必要的数据来得出正确的结论,但它将以高样本效率填补数据中的所有必要空白,就像人类一样。 超人类智能已经到来,解决所有这些问题的同一个模型将在所有其他科学和推理相关的任务中表现出色。 引用:如果锯齿状的前沿主要就是数学 + 代码(你可以用 RLVR 将其任意推进),而其他一切都开始趋于平稳,因为它们仍然受限于人类生成的数据瓶颈,那会怎样? 模型在不可验证领域的性能一直稳步提升,尽管速度远慢于数学和代码。但这种稳步提升是更高 G(本身由 RLVR 驱动)的副作用,还是仅仅取决于注入训练的新人类数据量(这仍然在巨大规模上持续发生)? 许多事情都取决于这个问题的答案
Jared Duker Lichtman
@jdlichtman
10-07 09:56 ·
原帖
尘埃落定之后,这个可能会产生最持久的影响 @NoahChrein 格罗滕迪克同伦假设 引用:OpenAI 刚刚发布了 300 多个数学问题的解决方案洪流。 其中包括对以下内容的证明: -- 黎曼 Zeta 函数的零点自由带 -- CM 阿贝尔簇的 Hodge 猜想证明 https://t.co/zV0lcC81dX
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 09:54 ·
原帖
是否存在精益代码已成为衡量证明是否可信的重要指标。 精益代码已然成为一种信誉证明…… 引用:是啊,有趣的是,霍奇的进展尚未正式化!自动形式化问题尚未完全解决。 反驳关于先前突破的“精益代码形式化”阴谋论的证据。
Jared Duker Lichtman
@jdlichtman
10-07 09:53 ·
原帖
没有回头路了,朋友 引用:希望这将是大型 AI 公司试图通过数学突破来炫耀的终结(“好吧,我们现在都相信你了!”),我们可以回归我们的“反常”常态。
Christian Szegedy
@ChrSzegedy
10-07 09:51 ·
原帖
转帖:数学让许多人感到谦卑:总有更深层的东西。上个月,看着我们的内部模型解决了那么多我长期敬畏的问题,让我更加谦卑。这感觉像是我们对智能认知的哥白尼式转变的开端…… https://t.co/0sIa0TmBA8
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 09:50 ·
原帖
转帖: 「我多年来思考的问题被 OpenAI 解决了的消息今早传开了。我必须读读那篇论文,所以今天的课全部停课。」 怎么可能做到那种事,所以从第二节到第四节连续三节课加研讨会哦。
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 09:47 ·
原帖
我明白了。人类试图理解证明的想法本身就已经过时了。 人工智能编写的证明,人工智能自己能自然地阅读和理解吗? 这简直就是“没有人类的学术研究”。 这难道不是从“人机协作”变成了“人机循环”吗? 引用:“我从未想过有一天,地球上最聪明的人类竟然会成为人工智能的瓶颈。” 据报道,一个名为 OpenAI 的未发布模型仅用了 11 天的训练时间就解决了 100 多个困扰全球数学家的未解数学难题——问题在于人类无法理解这些证明。 最终,这会导致人工智能模型审查其他人工智能模型。
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