Google DeepMind создал AlphaProof и AlphaGeometry-2 для решения сложных математических задач.

 Google DeepMind’s AlphaProof and AlphaGeometry-2 Solves Advanced Reasoning Problems in Mathematics

Искусственный интеллект Google DeepMind достиг серебряного уровня на Международной олимпиаде по математике 2024 года

AI-системы AlphaProof и AlphaGeometry 2, разработанные Google DeepMind, успешно решили четыре из шести сложных математических задач, набрав 28 из 42 возможных баллов. Это занимает их место среди топ-58 из 609 участников, демонстрируя значительный прогресс в математическом мышлении и возможностях AI.

AlphaProof: решение математических задач через формальное языковое моделирование

AlphaProof — это система на основе обучения с подкреплением, разработанная для формального математического рассуждения. Она комбинирует тонко настроенную версию модели Gemini с алгоритмом обучения с подкреплением AlphaZero, который ранее преуспел в освоении игр, таких как шахматы, шоги и Го. AlphaProof переводит естественноязыковое формулирование задач в формальный математический язык, создавая обширную библиотеку формальных проблем. Затем он использует решающую сеть для поиска доказательств или опровержений на формальном языке Lean, постепенно обучая себя решать более сложные проблемы через непрерывное обучение.

AlphaGeometry 2: эффективное решение геометрических задач на основе нейросимволической модели

AlphaGeometry 2 — это улучшенная версия предыдущей системы AlphaGeometry, которая является гибридной нейросимволической моделью на основе языковой модели Gemini. Она прошла обширное обучение на синтетических данных, что позволило ей решать более сложные геометрические задачи. AlphaGeometry 2 использует символьный движок значительно быстрее своего предшественника и использует механизм обмена знаниями для продвинутого решения проблем.

Вместе AlphaProof и AlphaGeometry 2 решили две алгебраические задачи, одну задачу теории чисел и одну геометрическую задачу на Международной олимпиаде по математике 2024 года. Таким образом, они продемонстрировали потенциал искусственного интеллекта в решении сложных математических задач, сравнимый с возможностями некоторых из лучших молодых математиков мира.

Значимость достижения в математическом мышлении и применении AI

Это достижение является значительным вехом в применении искусственного интеллекта для решения сложных проблем и математического рассуждения. Успех AlphaProof и AlphaGeometry 2 продемонстрирует потенциал комбинирования языковых моделей с мощными механизмами поиска, такими как обучение с подкреплением, для решения сложных математических проблем.

Способность AI-систем выполнять на уровне некоторых из лучших молодых математиков мира предвещает будущее, в котором искусственный интеллект может помочь в исследовании новых гипотез, решении давно известных проблем и оптимизации процесса доказательства в математике.

Команды исследователей и разработчиков за AlphaProof и AlphaGeometry 2 продолжают совершенствовать свои модели и исследовать новые подходы для улучшения математических способностей искусственного интеллекта. Подобные системы могут революционизировать подход математиков и ученых к решению проблем и открытию новых знаний.

Успех AlphaProof и AlphaGeometry 2 на Международной олимпиаде по математике 2024 года свидетельствует о быстром развитии искусственного интеллекта и его растущей роли в сложных областях, таких как математика. Это достижение проложило путь для будущих инноваций и сотрудничества между искусственным интеллектом и человеческими экспертами, способствуя прогрессу в науке и технологиях.

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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…