Carina Hong(@CarinaLHong)의 스레드

저는 @TheTuringPost와 Axiom과 AI4Math에 관한 모든 것에 대해 이야기를 나눌 기회가 있었습니다! 시청하세요: - AGI와 도메인 특정 ASI를 어떻게 정의하는지, 판 은유, 수다스러운 모델이나 시적인 모델이 리만 가설을 증명할 수 있는지, 수학의 놀라운 코딩 및 엔지니어링으로의 학습 능력 전환 - AI 수학자에게 증명과 구성 능력이 모두 필요한 이유는 Axiom의 두 가지 분야, 즉 형식적 증명과 특수 발견에 매핑되기 때문입니다. - 코드와 비교한 데이터 부족, 자동 형식화의 닭과 달걀 문제, Axiom의 대담한 합성 데이터 베팅, 그리고 새로운 지식 생성에 대한 우리의 생각 - 문제 해결 vs 이론 구축, "이론 구축"이 국제 수학 올림피아드(IMO)보다 벤치마킹하기 어려운 이유, 그리고 오늘날 LLM에서 강조하는 문헌 검색/검색이 만족스럽지 못한 이유 https://t.co/HxRoCSOa2S