Новый набор данных для оценки возможностей нейронных теоремных доказательств.

 UT Austin Researchers Introduce PUTNAMBENCH: A Comprehensive AI Benchmark for Evaluating the Capabilities of Neural Theorem-Provers with Putnam Mathematical Problems

“`html

PUTNAMBENCH: Новый стандарт в оценке возможностей нейронных теоремных доказательств

Автоматизация математического рассуждения давно является целью искусственного интеллекта. Формальные структуры, такие как Lean 4, Isabelle и Coq, играют значительную роль в этом процессе. Они позволяют пользователям писать машинно-проверяемые доказательства математических теорем, предоставляя структурированную среду для решения сложных проблем. Разработка нейронных теоремных доказателей, направленных на автоматизацию этого процесса, требует строгих бенчмарков для оценки их эффективности и дальнейших исследований.

Недостатки текущих бенчмарков

Одной из критических проблем в теоремном доказательстве, основанном на искусственном интеллекте, является отсутствие комплексных бенчмарков, которые испытывали бы эти системы на продвинутых математических задачах. Существующие бенчмарки, такие как MINI F2F и FIMO, в основном фокусируются на математике уровня старших классов школы и не способны полностью проверить возможности нейронных теоремных доказателей на более сложных, университетского уровня, задачах. Этот пробел требует создания более надежного бенчмарка, охватывающего широкий спектр математических вызовов.

PUTNAMBENCH: Новый подход к оценке нейронных теоремных доказательств

Исследователи из Университета Техаса в Остине представили PUTNAMBENCH, новый бенчмарк, разработанный для оценки нейронных теоремных доказателей с использованием задач соревнования по математике Уильяма Лоуэлла Патнема. Это соревнование известно в Северной Америке своими сложными математическими задачами уровня колледжа, что делает его идеальным источником для строгого бенчмарка. PUTNAMBENCH включает 1697 формализаций 640 задач, доступных в Lean 4 и Isabelle, а значительная часть также доступна в Coq. Многоязычный подход обеспечивает комплексную оценку в различных средах теоремных доказательств.

Оценка PUTNAMBENCH

PUTNAMBENCH был протестирован на нескольких нейронных и символьных теоремных доказателях, включая Draft-Sketch-Prove, COPRA, GPT-4, Sledgehammer и Coqhammer. Результаты показали, что текущие методы могут решить лишь небольшую часть задач PUTNAMBENCH. Например, GPT-4 решил только одну из 640 задач в Lean 4 и Coq, в то время как Sledgehammer решил три из 640 задач в Isabelle.

Заключение

PUTNAMBENCH, представляя разнообразный набор формализаций задач соревнования Патнема на нескольких формальных языках доказательств, адресует ограничения существующих бенчмарков. Полученные результаты показывают, что, несмотря на прогресс, всё еще много работы в разработке нейронных теоремных доказателей, способных решать сложные математические задачи. PUTNAMBENCH будет несомненно иметь ключевое значение для дальнейших исследований и инноваций.

Источник изображения: UT Austin

Если вы хотите узнать больше о том, как ИИ может улучшить ваш бизнес, свяжитесь с нами.

Подписывайтесь на нашу рассылку, следите за нами в социальных сетях и присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram для получения полезной информации о применении ИИ в бизнесе.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit с более чем 46 тысячами участников.


“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…