“高等数学里程碑式的研究”，114页论文让AI文理双修，也许不久后机器出的高数试卷就会走进高校课堂，这下可以说“高数题不是人出的了”。
作者 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 近日，一项新研究发布于PNAS，再次刷新了神经网络的能力。这次神经网络被用来解决了高等数学题，而且还是麻省理工数学课程难度的数学题！ 在这项新研究中，研究团队证明了 OpenAI 的 Codex 模型可以进行程序合成从而解决大规模的数学问题，并通过小样本学习自动解决数据集中 81%的数学课程问题，并且 Codex 在这些任务的表现上达到了人类水平。 原文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2123433119 这项研究的出现，
正如我以前说的，我没有取得数学研究和学术成功的“秘笈”(secret formula)或者“万金油”(one-size-fits-all prescription)。然而，我可以给出一些通用（也很显然）的建议。
大模型的竞赛，真是越来越精彩了。一直以来，这个市场的绝对主角就是OpenAI，它甚至抢走了谷歌、微软这些科技巨头的彩头。但OpenAI的王座并不稳固，一直有不同的挑战者向它发起冲击。
SyncedReview 作者：Shixin Gu 参与：Joshua Chou、Chain Zhang、熊猫 图灵测试在过去很长一段时间里都被认为是一种衡量人工智能的好方法，但随着人工智能技术的发展，我们发现这种方法也有一些缺陷或不足的地方。今年五月，印度理工学院的 Arindam Bhattacharya 发表了一篇题为《A Survey of Question Answering for Math and Science Problem》的论文，介绍了研究者在制造能通过标准化考试（standardiz
至少，区块链在互联网营销领域有价值的应用，我还真的没看到。但乐观的想，或许不久就能看到那一天？:P
上面的代码考察了一个非常重要的 JavaScript 概念：闭包（Closures）。对于每一个JavaScript开发者来说，如果你想在网页中编写5行以上的代码，那么准确理解和恰当使用闭包是非常重要的。如果你想开始学习或者只是想简单地温习一下闭包，那么我强烈建议你去阅读 Colin Ihrig 这个教程：JavaScript Closures Demystified
互联网数据官创始人/纷析数据创始人兼CEO
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 ChatGPT如今已经无人不知无人不晓，相关话题大家也都非常关注。 无论是它给我们工作生活带来的影响和变革、AI生成式产品未来的发展方向，还是为了应对其带来的挑战，深扒其背后的技术，让自己更有竞争力，都是大家所想要了解和关心的内容~~ 针对这个话题，博文视点“怎么看”栏目邀请到领域内非常权威的王文广老师和鲍捷老师做客直播间，从ChatGPT产品影响、技术使用及投资前景、个人学习路线等多个角度为我们带来了精彩解读！ 王文广：达观数据副总裁，《知识图谱：认
给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 questions ，其中 questions[i] = [pointsi, brainpoweri] 。
OpenAI在努力——为了提升GPT-4的数学推理能力，OpenAI团队用「过程监督」（PRM）训练模型。
但是，这样的分数是定义在教科书层面的基本定义，就像字典不可能囊括语言的所有用法一样，它也无法给出分数的所有用法。而在实际数学使用中，还有诸多近似和一些使用习惯值得去理解，就像学一门语言一样。今天我们就基于分数的数学模型，来看如何把教科书上的数学用到生活中。
1、我想做一个Python软件，gui界面，读取TXT文件，按照章节拆分内容，将内容上传到openai的gpt，让AI总结文字的概要，传回来，把每个章节的概要再合并为一个TXT。如何架构好，写一个伪代码。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】MIT最近更新了他们的高等数学的求解器，通过程序合成的方式在七门大学数学课程中正确率达到了81%！而且还能对求解过程进行解释、绘图，还能生成新问题！ 不光玩小学数学应用题，AI已经开始攻克高数了！ 最近MIT的研究人员宣布他们基于OpenAI Codex预训练模型，在本科生级别的数学问题上通过few-shot learning成功达到81%的正确率！ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.15594 代码链接：https
[核心提示] 做好一款游戏，第一，游戏情感与用户；第二，游戏音乐与画面的结合；第三，游戏关卡因素及合理节奏；第四，深度挖掘核心玩法；以及，排除非核心玩法因素对用户的干扰。 我的演讲题目是《如何让用户爽起来》。先来一个简单的自我介绍，我是 95 年加入腾讯，做了天天飞车、QQ 飞车一系列游戏，其中有一点名气或者是完全没有名气，没有上线就开除掉的项目也有不少。我的整个 PPT 分成五个部分：第一，游戏情感与用户；第二，游戏音乐与画面的结合；第三，游戏关卡因素及合理节奏；第四，深度挖掘核心玩法；以及，排除非核
11 月 22 日，就在 OpenAI 决定解雇（后又重新聘用）CEO Sam Altman 的几天之后，技术媒体 The Information 报道称 OpenAI 取得了一项重大技术突破，使其能够“开发出更强大的 AI 模型”。新模型被命名为 Q*（音为「Q star」），“具备解决全新数学问题的能力。”
预推免其实是有一种潜规则在里面的：比如某个学校发布的文件说是招收170个，但是夏令营就占了100个，然后本校推免生也要占据不少。即使夏令营会有不少鸽子，但预推免留给外校的机会真的不多，我们更多地是作为鸽子的候补人选。
做数据分析的同学们都遇到过这个问题：从多维度分析问题，提出对业务有意义的建议。这个题目看起来很简单，可很多同学辛辛苦苦跑了一堆报表，结果只落得业务一堆抱怨：
如何提问，是一门学问，不是三言两语就能讲清楚的。如果你不知道如何提问，或者你的提问总是得不到有效的回答，那就好好看看这篇文章以及这篇文章里所有的链接吧。无论如何，你要记住一个真理——如果你不好好花时间想一个好的问题，别人也不会花时间好好回答你的问题。
数学问题解决能力一直被视为衡量语言模型智能水平的重要指标。通常只有规模极大的模型或经过大量数学相关预训练的模型才能有机会在数学问题上表现出色。
本文介绍机器翻译领域针对质量自动评测的方法-BLEU，让你理解为什么BLEU能够作为翻译质量评估的一种指标，它的原理是什么，怎么使用的，它能解决什么问题，它不能解决什么问题。 什么是BLEU？ BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to anothe
除非你有个系统，否则用“随机的方式”可能就是你“解决”问题的方法（下面我开始学习编程写代码时候做做的事情）：
今天向大家介绍一个新的开源大语言模型——LLEMMA，这是一个专为数学研究而设计的前沿语言模型。
区块链技术可能是自互联网技术以来最伟大的发明。区块链可以在不需要有中央权威机构的情况下或不需要双方信任的情况下交换价值或财富。想像一下你和我要赌明天旧金山的天气，赌50美元。我赌明天出太阳，你赌明天会
来源：ScienceAI本文约2000字，建议阅读9分钟一个以 AlphaGo 等人工智能系统为原型的新计算机程序解决了组合学和图论中的几个未解决问题。 去年 3 月，爱荷华州立大学（Iowa State University）的数学家 Leslie Hogben 和 Carolyn Reinhart 收到了一个惊喜。特拉维夫大学的博士后研究员 Adam Wagner 通过电子邮件告诉他们，他已经回答了他们一周前发表的一个问题——尽管不是通过任何通常的数学或蛮力计算技术。相反，他使用了游戏机。 论文链接
新京报快讯（记者 张璐）2020未来科学大奖周今天（12月27日）开幕。今年的未来科学大奖——“数学与计算机科学奖”授予中国科学院院士、山东大学教授彭实戈，以表彰他在倒向随机微分方程理论，非线性Feynman-Kac公式和非线性数学期望理论中的开创性贡献。
整理 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 高数是多少理科生的噩梦？小编当时就是一个高数很差的人那让 AI 做一道数学题有多难呢？又何况是高数呢？ 不久前，看到一则这样的热搜： 是不是更难以接受了？！！！ 多年来，科学家一直尝试让 AI 机器人挑战数学考试，但连年不及格，甚至低到 20 多分。因此，科学家们普遍认为人工智能无法挑战高数。然而近日，麻省理工的科学家基于 OpenAI Codex 预训练模型在高数上通过 few-shot learning 的正确率达到了 81%！相
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
今日，谷歌大脑研究科学家 Ian Goofellow 发了一条 Twitter，引起了大家激烈的讨论：
百度一搜，发现Android有自带控件UIRatingBar，而iOS得要自己写…好吧，那就写吧。
根据UiPath数据显示，2018年12113个岗位争夺AI人才，数据科学家需求量排名第二。
张懋中教授是那种「观之儒雅，就之可亲」的学者，但当谈起他的研究经历却两眼放光，在其文儒的外表之下透示出一份特别激动。
机器学习的传统是将基于规则的推断和统计学习对立起来，很明显，神经网络站在统计学习那一边。神经网络在统计模式识别中效果显著，目前在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中的大量问题上取得了当前最优性能。但是，神经网络在符号计算方面取得的成果并不多：目前，如何结合符号推理和连续表征成为机器学习面临的挑战之一。
听起来有点耳熟？没错，就是去年参加国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的“非人”选手Lean~
在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上，中国万向控股有限公司副董事长兼执行董事肖风分享了他对AI、数据隐私保护和区块链的独到看法。 肖风认为，随着AI迎来第三次高潮，技术对数据愈发依赖，带来了人们对数据估值的重新发现。 区块链加上加密算法是一对绝配。互联网是“信息机器”，区块链是“事实机器”。区块链加上加密算法将会给AI带来一片新的天地，它们的结合将满足AI对数据的需求，数据隐私会得到保护，数据资产会得到确权，数据共享会得到激励，数据计算会得以开放，数据治理会得以有序。 未来三到五年内，一个去中心化的分布式AI平台或将出现。 以下是肖风在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上的演讲实录：《AI、数据隐私保护与区块链》。
《关于微信跳一跳，读这篇文章就够了》主要介绍了微信跳一跳这款小游戏的玩法和社交属性，以及外挂和刷分现象。作者从技术和社区的角度分析了游戏的设计和玩法，并提供了上分攻略和外挂工具。
求解数学问题，可视化二维和三维表达式的图形，并查看各种高中和大学水平问题的分步解。
为了促进这方面的研究，DeepMind 近日发布了一个新型数据集，包含大量不同类型的数学问题（练习题级别），旨在考察模型的数学学习和代数推理能力。
机器之心报道 编辑：小舟、杜伟 近日，谷歌研究者提出一种名为「self-consistency」（自洽性）的简单策略，不需要额外的人工注释、训练、辅助模型或微调，可直接用于大规模预训练模型。 尽管语言模型在一系列 NLP 任务中取得了显著的成功，但它们的推理能力往往不足，仅靠扩大模型规模不能解决这个问题。基于此，Wei et al. (2022) 提出了思维提示链（chain of thought prompting），提示语言模型生成一系列短句，这些短句模仿一个人在解决推理任务时可能采用的推理过程。 现在
机器之心原创 作者：蛋酱 数学大模型 MathGPT，专治大语言模型的「偏科」问题。 不做通用 LLM，不基于现有 LLM 做微调和接口调用，学而思自研的数学大模型 MathGPT 要来了。 这对于全世界的数学爱好者来说，都是个值得关注的好消息。 MathGPT 是面向全球数学爱好者和科研机构，以数学领域的解题和讲题算法为核心的大模型。据了解，学而思已将 MathGPT 定位为公司核心项目，由 CTO 田密负责，今年春节前，研发正在进行中，该项目已经启动相应的团队建设、数据、算力准备和技术研发。 进度方面
晓查 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只是完成一次普通家庭作业，就把困扰了数学家们几十年的猜想搞出了新花样？！ 没错，这是来自牛津大学的Thomas Bloom的亲身经历。 在一次阅读小组的论文分享上，他被要求解读一篇2003年发表在《数学年刊》上的经典论文。 这篇论文证明了一个与“最古老数学问题”埃及分数有关的猜想。 简单来说，猜想认为：将大于1的整数任意分成有限个子集，必然有一个子集中的部分整数倒数加起来为1，例如只要有一个子集中有2、3、6，就有1 = 1/2 + 1/3 + 1
机器之心报道 机器之心编辑部 GPT-4 在律师考试能拿 90% 成绩，SAT 能上常青藤，谁说它就不能骗人？ 在 GPT-4 推出以后，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 表示：「我们有点害怕，该技术在重塑社会时会带来真正的危险。我非常担心这些模型可能会被用于制造大量虚假信息。但尽管存在危险，它也可能是人类迄今为止最伟大的技术。」 OpenAI 最新的人工智能模型 GPT-4 引起了许多人的关注 —— 有人在担心自己的工作，担心 AI 生成内容的效果，也有人担心这种强大的语言模型的道德规范。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) 大型语言模型 (LLM) 的快速发展彻底改变了聊天机器人系统，从而实现了前所未有的智能水平，譬如 OpenAI 的 ChatGPT。但 ChatGPT 的训练和架构细节仍不清楚，阻碍了该领域的研究和开源创新。受 Meta LLaMA 和 Stanford Alpaca 项目的启发，来自加州大学伯克利分校、CMU、斯坦福大学和加州大学圣地亚哥分校的成员，共同推出了一个 Vicuna-13B 开源聊天机器人，由增强的数据集和易于使用、可扩展的基础设施支持
机器之心报道 编辑：杨阳 或许，你做的数学考题，是机器生成的。 MIT 的学生可以不费吹灰之力就能解决多元微积分、微分方程、线性代数等数学课题，但这些却把机器学习模型给难倒了。因为机器学习模型只能回答小学或高中水平的数学问题，而且它们并不总是能找到正确答案。 现在，来自 MIT、哥伦比亚大学、哈佛大学和滑铁卢大学的研究者，他们使用小样本学习、OpenAI 的 Codex 来自动合成程序，在几秒钟内解决了大学数学问题，达到了人类水平。这项研究发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。 此外，该模型对生成的解
疑似接近AGI，因为巨大计算资源能解决某些数学问题，让Sam Altman出局董事会的导火索，有毁灭人类风险……这些元素单拎出哪一个来，都足够炸裂。
2018年3月29日，由腾讯高校合作与CCF YOCSEF 深圳联合主办的 “未来数据智能”学术论坛在深圳飞亚达科技大厦举行。本次论坛是“犀牛鸟学问”2018年的首场活动，同时开启了“犀牛鸟基金”五周年系列活动。 本次论坛邀请到了ACM, IEEE, AAAS, SIAM Fellow, Professor Vipin Kumar、中国香港科技大学陈雷教授、浙江大学纪守领教授、中国香港大学Reynold Cheng副教授，带来了一场场精彩的演讲。 📷 ▲ Kumar教授演讲 明尼苏达大
许多学术研究探讨数学问题求解，但对于计算机而言这超出了其能力范畴。那么机器学习模型是否具备数学问题求解能力呢？
刚毕业的大学生们，恭喜你们！欢迎成为劳动者的一员。在你所有可能申请的工作中，“数据科学家”这个风骚无比的职位也许最难得到的一个，同时也许是最具有潜在丰厚回报的一个。但是别害怕：Datanami在这里以一个实际数据科学家从业者的身份给你一些建议，告诉你怎样成为他们中的一员。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 这是语言模型推理能力的一个重要里程碑。 AI 在数学方面也有超越人类的趋势了？ 昨天，谷歌提交的一篇论文引发了机器学习圈的关注，其提出的语言模型学会了人类做数学题时的方法「一步一步推理」。 在 MATH 数据集上，谷歌的新模型能实现 50% 的准确率——此前对人类的评测结果是：「一个不特别喜欢数学的计算机科学博士生能答对大约 40%，而三届国际数学奥林匹克竞赛（IMO）金牌得主能达到 90%。」 语言模型在各种 NLP 任务上都表现出了卓越的性能。事实上，在众多研究中科研人
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
