ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗਣਿਤ ਦੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਨਤੀਜੇ ਜਾਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ.
ਗਣਿਤ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕੇ ਤੈਅ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਸੁਤੰਤਰ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਫ਼ਾਰ ਐਡਵਾਂਸਡ ਸਟੱਡੀ ਦੇ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ ਬਾਰੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਸਮੂਹ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਨਾਲ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ ਕਰਦੇ ਆ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦੇ ਆਪਣੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਲਾਹ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ.
ਇਸ ਵਾਰ ਅਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਇੱਕ GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ-ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਸੋਧ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ ਦੇਣ ਲਈ ਨਿਯਮ ਵੀ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ. ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸੀਂ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵੱਲੋਂ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ ਵੀ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਮੇਟੀ ਦੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ’ਤੇ ਖਰੇ ਉਤਰਦੇ ਹੋਣ. ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਅਸੀਂ ਖੋਜ-ਪੱਤਰਾਂ ਦੇ ਹਵਾਲਿਆਂ, ਗਣਿਤਕ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੋਰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ.
ਆਪਣੀ GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਕਈ ਪ੍ਰਮਾਣਾਂ ਦੇ ਰਸਮੀ ਰੂਪ ਵੀ Lean ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ. Lean ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਰਾਹੀਂ ਗਣਿਤਕ ਪ੍ਰਮਾਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਸਾਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮਾਣਾਂ ਦੇ ਰਸਮੀ ਰੂਪ ਮਿਲਣਗੇ, ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਰਹਾਂਗੇ.
ਵਿਗਿਆਨਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਵੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦੇ 10 ਸਾਰ, ChatGPT ’ਤੇ Pro ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਖ਼ਰਚ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਜ਼ਮਾਏ ਗਏ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਹਰ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਔਸਤਨ ਲਗਭਗ ਓਨੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ ਲੱਗੇ, ਜਿੰਨੇ ChatGPT Pro ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਘੰਟੇ ਸੋਚਣ ਲਈ ਲੱਗਦੇ ਹਨ.
ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਏ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਰਾਹ ਖੋਲ੍ਹੇ. ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਹਿਮ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅਸੀਂ ਵਰਕਸ਼ਾਪਾਂ, ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇਵਾਂਗੇ. ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਸੀਂ ਜਲਦੀ ਹੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਾਂਗੇ.
ਅਸੀਂ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ’ਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਇਸੇ ਲਈ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਗਿਆਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ. ਅਸੀਂ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ’ਤੇ ਅਮਲ ਕਰਦੇ ਰਹਾਂਗੇ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਅਹਿਮ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰੱਕੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਨਤਕ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਰਹਾਂਗੇ.
