Neel Somani

Neel Somani

13,022个推特粉丝

关注

动态

人工智能在过去一年里解决了 50 个埃尔德什问题。但从更广泛的问题范围来看，这些模型的成功率只有 1-2% 左右：实验室只是公布了那些成功案例。这并非因为人工智能对数学家没有用处。陶哲轩认为，这些模型目前的水平相当于一个值得信赖的同事。虽然它们能够有效地运用标准数学技巧解决问题，而且通常比人类更可靠，但陶哲轩认为，它们目前并不擅长对部分成功进行迭代——它们对数学对象的理解不会随着迭代次数的增加而加深。我发誓，我真的不是想让他谈论持续学习。

我定义了一种领域特定语言来描述网页以及允许的浏览器操作集。LLM 与编译器迭代，直到生成有效输出。以下视频展示了它如何总结维基百科上关于ADA Lovelace 的信息：

我要求 Codex 应用构建一个比现有任何浏览器代理都更强大的浏览器代理。它使用 GPT-5.2 算法，每小时消耗 30 美元的代币。但它可以处理复杂的 Web 任务——包括 @adcock_brett 提出的以下挑战：

Solve this in under 5 minutes and I’ll offer you $500k/year in cash plus several million in equity I'm building a Computer-Use team, goal is to use computers better than humans No experience or PhD needed Instructions: 1. Solve all 30 challenges on this website in under 5

目前人工智慧与数学领域正经历极度混乱的讨论。大家对事实都达成共识，但解读却在「我从未见过人工智慧提出过绝妙的想法，而且这种情况可能永远不会发生」和「数学已经过时了，看看这个代数几何猜想是如何被解决的！」之间摇摆不定。正如生活中常有的情况一样，这两种极端观点都无法反映真实情况。我在最近的演讲中尽力描述了人工智慧与数学的发展轨迹。演讲时间为45分钟，篇幅较长，但我认为这对于理解当今最先进的技术（SOTA）至关重要。如果非要用一句话概括，那就是：一年前，人工智慧最多只能帮我节省一个小时的数学工作时间（这已经是极限了），而如今，如果我提出的问题层次恰当，它就能完成我过去需要花费数天甚至数周才能完成的工作。而且，这种进步速度很可能会持续下去。

热烈欢迎新实习生@MathHeramia！他即将从加州大学伯克利分校毕业，获得计算机科学和金融双学位，此前曾在Lead Edge Capital投资公司和波士顿咨询公司工作过。Math，我们非常高兴你的加入！

非常感谢 Harmonic 团队提供的数学家赞助，支持我独立开展形式化方法/机器学习研究！ twitter.com/neelsomani/status/...

我们很高兴地宣布 @neelsomani 成为我们“明日之星数学家研究赞助计划”的首位获得者。他将继续探索数学与人工智能交融的奇妙新世界。欢迎 Neel！

有没有其他对数学感兴趣的朋友想一起创建一个 Moltbot 数学社区？让机器人生成论文、讨论埃尔德什问题、用虚拟编码的方式进行计算实验，同时还能自动形式化一些奇奇怪怪的想法。听起来很疯狂，但或许这其中会碰撞出一些有趣的火花。

你可能想知道 GPT 5.2 Pro 或 Deep Research 是否还能解决更多 Erdos 问题。我招募了一支优秀的本科生团队，构建了一个 ChatGPT 对所有未解决的 Erdos 问题的回答数据集，并验证了其输出结果。以下是他们的发现（所有代码均为开源，代码库见下方）： twitter.com/neelsomani/status/...

周六下午，本科生 Charlie Karoubi 发给我一个用 GPT 5.2 Pro 解答的 Erdos 第 652 题的答案：chatgpt.com/share/696c06fe-846...… 我今天才审核，之后又有一个答案被采纳了——也是用 ChatGPT 的人提交的。真是令人难以置信，技术发展如此迅速。

Loading..