大模型为何难成为「数学家」?
数学证明不仅要得出 “对” 的答案,更要给出逻辑闭合、层层严谨的推理过程。在不等式问题中尤其如此 —— 哪怕最终答案是对的,只要中间某一步出现纰漏,整个证明就可能不成立。我们不禁提问:这些答案是模型通过严密推理得出的,还是只是通过 “看起来合理” 的过程猜出来
数学证明不仅要得出 “对” 的答案,更要给出逻辑闭合、层层严谨的推理过程。在不等式问题中尤其如此 —— 哪怕最终答案是对的,只要中间某一步出现纰漏,整个证明就可能不成立。我们不禁提问:这些答案是模型通过严密推理得出的,还是只是通过 “看起来合理” 的过程猜出来
不仅如此,资源库中还提供了各种代码函数,以方便用户对自然语言的数学猜想进行形式化的表述。
当前最强大的 AI 模型声称具备“推理”能力,其内在却存在一个耐人寻味的矛盾:它们能够以惊人的准确率解决常规数学题目,但在面对设计深度数学证明的竞赛级挑战时,往往却表现不佳。
其一是诺贝尔化学奖,颁发给了在蛋白质设计与蛋白质结构预测领域做出开创性贡献的David Baker博士、John Jumper博士以及Demis Hassabis博士;其二是诺贝尔物理学奖,授予了John J. Hopfield博士与Geoffrey Hint
其一是诺贝尔化学奖,颁发给了在蛋白质设计与蛋白质结构预测领域做出开创性贡献的 David Baker 博士、John Jumper 博士以及Demis Hassabis 博士;其二是诺贝尔物理学奖,授予了 John J. Hopfield 博士与 Geoffr
其一是诺贝尔化学奖,颁发给了在蛋白质设计与蛋白质结构预测领域做出开创性贡献的 David Baker 博士、John Jumper 博士以及Demis Hassabis 博士;其二是诺贝尔物理学奖,授予了 John J. Hopfield 博士与 Geoffr