Ділимося здобутками ШІ в математиці
Ми публікуємо широкий спектр нових математичних результатів, отриманих за допомогою внутрішньої передової моделі.
Прагнучи стандартизувати те, як ми ділимося результатами з математичною спільнотою, ми консультуємося з незалежною Дорадчою групою з математики та штучного інтелекту при Інституті перспективних досліджень(відкривається у новому вікні), щоб розробити найкращі практики. Ми враховуємо її поради та публічні рекомендації(відкривається у новому вікні) у своєму підході до оприлюднення цих результатів.
Цього разу ми публікуємо результати в репозиторії GitHub разом із правилами внесення змін до статей і цитування. Ми й далі розглядаємо інші майданчики спільноти для публікації цих результатів, які відповідають рекомендаціям комітету. У майбутніх публікаціях ми прагнемо й далі підвищувати якість статей, удосконалюючи посилання на джерела, виклад математичного матеріалу та подання результатів, щоб їх було легше зрозуміти.
У нашому репозиторії GitHub ми також ділимося формалізаціями багатьох доведень мовою Lean — мовою програмування, яка дає змогу перевіряти математичні доведення за допомогою комп’ютера. Ми додаватимемо до репозиторію нові формалізації в міру їх отримання.
Щоб сприяти прозорості та відкритості науки, ми також публікуємо в репозиторії додаткові відомості про те, як отримали ці результати. Серед них — 10 стислих викладів міркувань моделі, оцінки витрачених обчислювальних ресурсів у перерахунку на використання Pro в ChatGPT та статистика щодо кількості задач, які модель намагалася розв’язати. У середньому на отримання одного результату знадобилися обчислювальні ресурси, еквівалентні приблизно трьом годинам міркувань ChatGPT Pro.
Ми хочемо, щоб ці здобутки розширили межі людських знань і сприяли подальшому розвитку математики. Ми фінансуватимемо низку семінарів, конференцій і спеціальних програм, присвячених осмисленню визначних результатів, отриманих за допомогою ШІ. Докладніше розповімо про це найближчим часом.
Ми хочемо надати науковцям безпосередній доступ до найсучасніших можливостей і працюємо над тим, щоб відповідально відкрити доступ до моделі, за допомогою якої отримано ці результати. Саме тому важливо й надалі оцінювати наші внутрішні передові моделі на задачах із математики та інших наук, щоб прискорити розробку інструментів для розвитку цих галузей. Ми й надалі враховуватимемо відгуки спільноти та оновлюватимемо наші стандарти оприлюднення визначних наукових здобутків.
