[爆卦] OpenAI專家：大模型夠證明黎曼猜想
https://www.youtube.com/live/H3TnTxVKIOQ
知名理論計算機科學機構Simons Institute舉辦辯論：
"目前基於縮放定律的LLM，能否在未來幾年內產生可以解決重大數學難題（如P≠NP、
黎曼猜想）的證明技術?"
正方OpenAI科學家Sebastien Bubeck表示
目前模型的能力加上更多的數據和後製訓練就足以解決數學難題
GPT-4只有AGI秒級思考能力 o1模型有AGI分鐘至小時級別
未來實現AGI日級、週級指日可待 可能明後年就達到
屆時模型將擁有充足時間和能力找到解決重大猜想的路徑
從GPT-3.5開始模型就可以實現在後訓練過程中提取智能
到了o1模型時代採用強化學習使模型在複雜任務處理上實現質的飛躍
在特定數學問題中o1能迅速關聯看似不相關的概念
自發性地湧現新思路 為解決難題提供新線索
最終贊成正反方的票數差不多
--
黎明猜想
我愛黎明 我愛黎明
黎姿猜想
未來反重力公式就靠你了
永動機要發明出來了沒
世紀最難題要解了？？？？
這個就唬爛了
應該是，智慧之王要誕生了
欸癌專家=唬爛專家
什麼時候so 能找到質數公式跟萬物理
論？
數學幾大難題都丟給ai解決了?
黎曼猜想我早就解出來了 還用你來算
能夠告訴我宇宙外面是什麼嗎
數學界不接受程式跑出來的結果，只
接受純證明
四色定理表示:並沒有
嗯，跟窩想的一樣
只是覺得對世界來說太早 公布不是好事
內文就說目前不能了？濫用爆卦
從零開始嗎?沒有任何pre-train資料?
虎爛
數據能夠大並且整合所有公式不產生
矛盾嗎？
理論建好模型 以後通通給AI跑就好
先把小學生作業寫好啦 還不會跑就想飛
夠 是啥意思 絕對嗎？
之前AlphaGo的黃士傑就說過，AI的進步
是像坐火箭那樣。所以不要小看AI的進
步能力
猜想啥？直接說結論不行嗎？
光4o解LeetCode Hard難度就80％通過率
只有結論沒推導過程只會是猜想
所有的科技都是像坐火箭一樣啦 AI別自以為
哈
只有自己特別了不起
因為證明不了，所以才是猜想啊
暴力破解法 每個數字都算～
跟AI發展速度比起來，其它科技頂多是開車
蛤?
AI如果有束縛乾脆賭一把拿掉
搞不好很快就有外星等級的高科技
哪有啥不接受的 程式也是靠數學堆出
來的 用數學堆出來的方法解也是數學
正反方票數差不多 半信半疑 噴
Open ai隨便問一些數學也沒有都對
ai還沒像火箭一樣只是燒的錢不夠多而已 你
各位要多付點錢錢啊
民生用不到=賠錢
繼續唬爛，泡沫很快就會來：）
黃士傑也在做AlphaProof 看誰先解出來
先吧簡單推理搞好吧
藜麥猜想吧
LLM不是在思考
一年前我也會說LLM不思考
在看過現在AI對複雜問題的理解能力以及
思維鍊之後，我不會這麼說
幹港原理
先叫AI弄出核融合吧，沒電用就沒搞頭囉
不用AI也能弄出核融合，只是沒經濟
效益而已
問題是AI回答一般問題都會錯了，你怎
麼證實AI證明的答案是對的？
快逃啊
假設我說答案是1，你怎麼知道我的對錯
先找到常溫超導體的解比較實在
可以算出核融合跟常溫超導的材料組合
這不就是個笑話
四色定理有用到電腦運算沒錯 但不算是A
I
讓AI來證明可以 但要給出人類看得懂的
證明 不然中間的運算過程人類根本無法
理解
當然是要能淨產出能量的核融合阿，你叫AI
弄看看，事實上目前就是還差很遠阿
用電腦解數學不叫AI，推導得出理論公式才
算，例如三體問題的解法
不用通解，給幾個近似解來看看
不懂黎曼猜想的難度的蠢蛋
黎曼猜想能被證明出來很令人振奮
算力跟演算法是兩回事，這說法的演算法還
沒出
藜麥猜想 感覺很健康
黎姿一百分
十年後吧
不需要碳基人類了
光靠語言模型不可能
我剛才問chatgtp,他說他不會
這辯論有啥意義 就真的給LLM解阿
LLM寫出的答案 人類再反覆檢查驗證
寫錯了就打槍 逼到他寫對就好
不是 給的肯定是證明過程
應該會給很多似是而非的證明
![Re: [爆卦] OpenAI專家：大模型夠證明黎曼猜想](https://i.imgur.com/SSU9fchb.png "Re: [爆卦] OpenAI專家：大模型夠證明黎曼猜想")
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Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了週末有點時間 之前寫的老黃故事 這幾年AI模型突飛猛進的一個關鍵點就是 泛化的能力 簡言之 2018以前 AI模型 都是透過數據 去學習資料上的標註資料 來做人類事先規範好的目的 而機器透過這些標注數據 去達到人類要求的事情 當模型遇到一個沒看過的數據 或者場景變得不同 模型就會失效 甚至無法處理![Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了](https://img.youtube.com/vi/eMx-2s7mZ24/mqdefault.jpg "Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了")
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[討論] OpenAI GPT o1模型上禮拜OpenAI發布經過強化學習訓練的新型語言模型o1 宣稱模型有更強大的思考能力 o1在回答之前會深入思考產生內部的推理練 結果就是o1模型在各個人類頂尖領域獲得相當好的成績![[討論] OpenAI GPT o1模型](https://static-alpha.wallstcn.com/wscn/_static/share.png "[討論] OpenAI GPT o1模型")
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Re: [討論] OpenAI GPT o1模型OpenAI 最近推出了 GPT-o1，但很多人可能還沒意識到這件事的嚴重性。事實上，OpenAI 已經找到了一條通往 AGI（通用人工智慧）的階梯！這個新模型的關鍵在於，它已經整合了 ToT（思維樹）和 RL（強化學習），在大型語言模型（LLM）領域達到了類似 AlphaGo Zer o 的水準。 很多人以為 LLM 就是個「刷題機器」，記住了大量的資料，所以我們在人類記憶力上輸了![Re: [討論] OpenAI GPT o1模型](https://i.ytimg.com/vi/eaAonE58sLU/sddefault.jpg "Re: [討論] OpenAI GPT o1模型")
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Re: [情報] 特斯拉第四季營收遠低於預期 盤後大跌逾6%不太一樣啊 首先自駕的車子吃電池先天上就決定算力有個上限在 而自駕容錯率又低 落地場景難度相對高 現在生成式AI算力無限往上疊 在雲端上跑沒有電池綁手綁腳限制 而且可以搞出一堆花樣來 才不是啥鬼泡沫玩意QQ 有小道傳言說 祖柏克現在搞AI是覺這玩意可以幫助他的原宇宙 因為他覺得他元宇宙NPC都可以叫AI來當 Meta最近很狂 都喊出AGI口號了10
Re: [請益] 為什麼有人說AI會讓資工人失去工作?阿肥外商碼農阿肥啦！ 我只能說當前甚至往後十幾年都很難完全取代，除非真正的AGI實現了，那取代的可能不 止資工人，而是整個人類社會了，想想看AGI都有人類智慧了，那鎖螺絲、自己修理自己 或是檢測同類機器人都是很簡單的，那幹嘛還找人類黑手？ 先說說像GPT-4即便是大成功的當下，很多企業要復現這樣的模型難度也是跟登天一樣![Re: [請益] 為什麼有人說AI會讓資工人失去工作?](https://i.imgur.com/pLsUJnRb.jpg "Re: [請益] 為什麼有人說AI會讓資工人失去工作?")
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Re: [討論] OpenAI GPT o1模型阿肥外商碼農阿肥啦！ 目前技術太多都說得太雲裡霧裡，但是截至目前為止針對o1其實OpenAI透露出來的技術細 節都不如過往得多，像之前GPT-4跟GPT-3.5過往還有完整的文件跟引用可以窺探，所以就 不做過份的臆測了。 以目前的一些文件上有提到的可以確定這次o1使用了CoT這絕對是一個Agent沒錯（跟過往![Re: [討論] OpenAI GPT o1模型](https://arcprize.org/media/images/blog/ap-blog-o1.jpg "Re: [討論] OpenAI GPT o1模型")
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Re: [問卦] 這次的人工智慧熱潮是玩真的嗎？阿肥外商碼農阿肥啦！ 這波人工神經網路浪潮其實得力於兩三年前Lecun跟Hinton等等大神推廣的自監督的概念 。自監督其實就是用一種更有效的方法來學習網路或是數據庫長久以來建立的有效自然對 數據，透過自然對來做前訓練期望機器能夠自我學習到自然數據的相對關係。 這其實我們的大腦可能也存在相似的功能，這幾年隨著腦科學的研究其實有一種比較新穎![Re: [問卦] 這次的人工智慧熱潮是玩真的嗎？](https://i.imgur.com/745mSVGb.jpg "Re: [問卦] 這次的人工智慧熱潮是玩真的嗎？")
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Re: [問卦] ChatGpt為什麼開始變笨了？正好半夜看到這篇無聊來回一下 GPT4能力下降大概5月多開始就有人注意到了 但你要怎麼定義能力衰退這件事而且量化他？ 於是七月就有一篇論文在討論這件事![Re: [問卦] ChatGpt為什麼開始變笨了？](https://static.arxiv.org/static/browse/0.3.4/images/arxiv-logo-fb.png "Re: [問卦] ChatGpt為什麼開始變笨了？")
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Re: [爆卦] OpenAI 新模型o1輕鬆考上台大資工/台大先不要急 今年的論文 幾位大佬說LLM無法達到AGI 所以你各位不用擔心 AI幹掉你應該還會很久 你該擔心的是你同事2
Re: [問卦] ChatGPT問世，臺灣的AI大師在想什麼？阿肥外商碼農阿肥啦！ 當前LLM像chatGPT即使問世，依舊還是有很多前沿問題沒解決，模型即使透過Instructio ns 由人工引導學習，還是很難達到真正的在線學習，人腦卻是可以時時重塑世界模型， 而且當前很多新研究都發現人腦耗電非常低但新皮質效能卻很高，而且LLM在很多層面即 使優於人腦，但是他卻缺少部分的世界模型。
爆
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