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主题:【原创】《文艺作品的创作是有规律的 ——Musk为什么会急》 -- Ace

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家园 基于卷积和多层抽象的模型是有思考能力的

谷歌 DeepMind 通过微调 Gemini 模型自动将自然语言问题陈述翻译为形式陈述,在这两个互补领域之间建立了一座桥梁,从而创建了一个包含不同难度形式问题的大型库。

给到数学问题,AlphaProof 会生成候选解题方案,然后通过搜索 Lean 中可能的证明步骤来证明它们。找到并验证的每个证明方案,都用来强化 AlphaProof 的语言模型,增强其解决后续更具挑战性问题的能力。

为训练 AlphaProof,谷歌 DeepMind 在 IMO 比赛前几周内证明或反证明了涵盖广泛难度与主题的数百万个数学问题。比赛期间还应用了训练 loop,以强化自生成竞赛题变体的证明,直到找到完整的解决方案。

从上文来看,Deepmind通过一种自然语言到形式陈述,最后大语言模型可以充分利用形式陈述庞大的题库,从而得到高分。这种训练,本质不是推理,还是基于相关性的填空。

人类的思考和草履虫一样,都是一样的物理原理,就是寻找相同点。相同的色彩和灰度点构成轮廓,把这个物品和世界区隔开来,若干有同样特征的物品构成种类,如此层层抽象。

A类物品有某种特质,B属于A,B有某些特质。三段论就是基于上述的层层分类。一生二,二生三,三生万物,最后可以用集合论构建整个世界的映像,格物而致知。因此AI一样可以有思考能力,但是现在AI的思考能力是不及一条狗,真正的狗。

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