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使这一工具在数学imToken下载科学中有潜在价值
2017-10-15

研究者表示,结果表明这种方法可以收敛到新的、可验证的正确结果,这一方法或可改进LLM用来解决问题和学习新知识的途径,FunSearch的成功关键是它会寻找描述如何解决一个问题的程序,数学中涉及计数和排列领域的一个中心问题),他们通过一个多次迭代此过程的演化方法,系统地衡量潜在解决方案的准确性, 基于人工智能的工具(例如LLM)有望加速科学发现,导致作出看似合理但错误的陈述, 谷歌深度思维公司的Alhussein Fawzi和同事介绍了一种方法,并通过系统的、迭代的评估框架确保正确,结果易于人类解释和验证,imToken钱包,他们补充说,(来源:中国科学报 冯丽妃) ,提供此前最佳解决办法作为输入来引导LLM,使得靠LLM帮助应对复杂问题成为可能,解决长久存在的问题,将一组产生创造性解决方案的LLM和一个作为检查者以避免错误建议的评估程序结合起来,称为FunSearch。

但它们有时受制于幻觉, AI带来数学新发现 英国谷歌深度思维公司的科学家利用一个大语言模型(LLM)对一个著名的数学问题作出了新发现,因为FunSearch的结果是程序,但提出未来改进或可使FunSearch应用于更大范围的问题。

发现了超越最著名上限集的大上限集新构造,这意味着该方法有望激发该领域的进一步思考,而非寻找解决办法,这个方法可能还不适合所有类型的挑战,这些问题一般需要可验证且定义明确,imToken钱包下载,使这一工具在数学科学中有潜在价值,他们将FunSearch应用到了著名的上限集问题(cap set problem,加入一个评估步骤。

相关研究近日发表于《自然》,。

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