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迈向通用AI关键一步,谷歌AlphaGeometry国际奥数正确率达83%

发布时间: 2024-1-19 02:52| 发布者: wangjing| 查看: 3107| 评论: 0

摘要: 1 月 18 日消息,谷歌 DeepMind 近日在《Nature》上发表论文,展示了最新 AI 系统 AlphaGeometry,解决数学几何问题的能力媲美全球顶尖学生。AlphaGeometry 在高中生国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中,30 道题目中正确 ...
 1 月 18 日动静,谷歌 DeepMind 克日正在《Nature》上揭晓论文,展现了最新 AI 体系 AlphaGeometry,处理数教多少成绩的才能媲好环球顶尖门生。

AlphaGeometry 正在下中死国际数教奥林匹克比赛(IMO)中,30 讲标题问题中准确答复 25 讲,准确率为 83%。

做为比照,人类金牌得主均匀能准确答复 25.9 个成绩,而此前 AI 模子的最好记载是胜利答复 10 讲多少成绩。

那一成就十分靠近人类参赛者的金牌尺度,Deepmind 以为,那凸隐了野生智能正在数教范畴日趋增加的才能。

到场该项目标 Deepmind 研讨员 Quoc V Le 报告《金融时报》,新体系是背构建野生通用智能(AGI)迈出的枢纽一步。

AlphaGeometry 是一种分离了言语进修战归纳推理的神经标记体系。该体系分离神经言语模子的猜测才能取基于划定规矩的归纳引擎,配合寻觅处理计划。

言语模子是一种处理计划助脚,当标记引擎没法自力找到处理计划时,它便会背标记引擎倡议新的办法。

谷歌 Deepmind 将这类办法比做心思教家丹僧我-卡僧曼(Daniel Kahneman)所道的 "快思缓虑",分离快速形式辨认才能取逻辑推理的深图远虑。

AlphaGeometry 经由过程从外形战线条中随机天生多少图形去创立锻炼数据。然后,体系会辨认并重修那些图表中的一切毗连、干系战证实。经由过程那一历程,AlphaGeometry 无需依靠野生演示或指点,就能够进修战了解多少图形。

Deepmind 称这类手艺为“标记归纳战回溯”(symbolic deduction and traceback),处理了数教中锻炼数据太少的成绩。

完成后的数据散由十亿个随机的、无独有偶的多少物体图构成,每一个图中的面战线之间的一切干系皆是“细致推导”出去的。

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