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Google DeepMind 和 Google 发起了 AI for Math Initiative,与五所著名研究机构合作,利用 Gemini Deep Think 和 AlphaProof 等 AI 工具加速数学发现。
本文通过一个关于大学生日常决策的教学示例,解释了马尔可夫决策过程(MDP)的基础知识,这是深度强化学习中的核心框架。
OpenAI推理模型成功构造反例,证伪存在80年的埃尔德什单位距离猜想,展现了通用模型解决开放数学问题的能力。
OpenAI 模型自主解决了平面单位距离问题,这是由保罗·埃尔德什于1946年提出的著名数学开放问题。该模型发现了一组超越方格的新构造。这标志着人工智能首次自主证明了一个重要的数学开放问题。
一位数学家使用Gemini模型核查即将发表的数学论文,模型成功发现了命题4.2中的逻辑错误,并提供了三个无可辩驳的理由,帮助作者修正了结论。该案例展示了AI即使在前沿领域也能像训练有素的数学家一样进行深度推理。