Tao Zhexuan은 대규모 모델 증명 도우미인 Lean을 사용하여 자신의 선호도를 보여줍니다.
"올바르게 사용된다면 AI는 2026년까지 수학 연구 및 기타 여러 분야에서 신뢰할 수 있는 공동 저자가 될 것이라고 예측합니다." 수학자 테렌스 타오(Terence Tao)는 이전 블로그에서 말했습니다.
Tao Zhexuan이 이렇게 말하고 해냈습니다.
최근 그는 GPT-4, Copilot, Lean 등의 도구를 사용해 수학적 연구를 진행하고 있으며, AI의 도움을 받아 논문에서 숨겨진 버그도 발견했습니다.
최근 Terence Tao는 Lean4 프로젝트가 단 3주 만에 다항식 Freiman-Ruzsa 추측(PFR) 증명의 공식화를 성공적으로 완료했다고 말했습니다. 동시에 Lean 컴파일러는 추측이 표준 공리를 준수한다고 보고합니다. 이는 컴퓨터와 AI를 활용한 증명의 대성공이며 흥미진진합니다
위 연구에 대한 자세한 내용을 보려면 관심 있는 독자는 "AI를 사용한 Tao Zhexuan의 공식 증명은 무엇입니까?"를 참조할 수 있습니다. PFR 추측의 과거와 현재를 한 글로 이해해보세요.
이를 보고 주의 깊은 독자들은 타오가 수학 연구를 수행할 때 린을 여러 번 언급했을 것입니다. 간단히 말해서 Lean은 수학자들이 정리를 검증하고 사용자가 증명을 작성하고 검증할 수 있도록 돕는 프로그래밍 언어입니다. 원래 Lean과 비교하여 최신 Lean 4 버전은 더 빠른 컴파일러, 향상된 오류 처리, 외부 도구와의 더 나은 통합을 포함하여 많은 최적화가 이루어졌습니다.
린(Lean)은 수학 분야에서 널리 사용됩니다. 대형 모델(LLM)이 인기를 끄는 오늘날, 둘을 결합하는 더 좋은 방법이 있을까요?
누군가가 이미 이를 구현했습니다. 개방형 플랫폼 LeanDojo 팀(LeanDojo의 경우 "AI 대형 모델이 Tao Zhexuan의 문제 해결에 도움이 됩니다. 수학 정리도 증명할 수 있나요? "을 참조하세요.) of the California Institute of Technology 저자는 인간-기계 협업을 통해 100% 정확한 공식 수학적 증명을 제공하는 것을 목표로 LLM 및 인간 상호 작용을 위해 설계된 협업 도구인 Lean Copilot을 출시했습니다.
LeanDojo 팀의 연구가 주로 LLM을 사용하여 정리 증명을 자동화하는 데 중점을 두고 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이 시점에서 그들이 출시한 Lean Copilot이 LLM과 관련이 있다는 것을 아는 것은 어렵지 않습니다. 놀라세요.
프로젝트 주소 : https://github.com/lean-dojo/LeanCopilot
본 연구에서는 멋지다는 말과 더불어 매우 멋지다는 뜻도 있어 평가가 여전히 매우 높습니다.
Lean에서 LLM을 사용하여 수학적 증명 속도를 높이세요
자동화된 정리 증명은 항상 많은 어려움에 직면해 있습니다. 전통적으로 수학적 증명은 수동 유도에 의존하며 신중한 검증이 필요합니다. 이제 AI의 발전으로 연구자들은 인공 지능을 사용하여 심층 탐구를 수행하기 시작했지만 이 문제는 불가피합니다. 즉, LLM은 때로는 수학과 추론 작업에서 그다지 신뢰할 수 없으며 오류와 환각이 발생하기 쉽습니다.
Lean Copilot의 기능은 사용자가 대규모 언어 모델을 사용하여 Lean에서 교정 프로세스를 자동화하고 증명 합성 속도를 향상시킬 수 있도록 하는 것입니다. 사용자는 필요할 때 원활하게 개입하고 수정하여 기계 지능과 인간 지능 간의 균형 잡힌 협업을 달성할 수도 있습니다.
Lean Copilot을 사용하면 LLM을 Lean에서 사용하여 전략 제안, 전제 및 검색 증명을 포함한 증명 자동화를 달성할 수 있습니다.
사용자는 LeanDojo에서 제공하는 내장 모델을 사용하거나 자신의 모델을 가져올 수 있습니다. 이러한 모델은 로컬(GPU 유무에 관계없이) 또는 클라우드에서 실행할 수 있습니다.
간단히 Lean Copilot은 LLM 프로세스를 도입하여 Lean에서 정리 증명을 향상하고 최적화할 수 있는 유연한 방법을 사용자에게 제공합니다.
Lean Copilot의 주요 기능은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
- LLM은 증명 단계를 제안하고, 증명을 검색하고, 대규모 수학 라이브러리에서 유용한 기본정리를 선택할 수 있습니다.
- Lean Copilot은 Lean 패키지로 설정될 수 있으며 Lean의 VS Code 워크플로 내에서 원활하게 실행됩니다.
- 사용자는 LeanDojo에 내장된 모델을 사용하거나 로컬(GPU 유무에 관계없이) 또는 클라우드에서 실행할 수 있는 자체 모델을 사용할 수 있습니다.
- 이 도구는 Linux, macOS, Windows WSL을 포함한 다양한 플랫폼에서 실행됩니다.
Lean 사용자가 LLM에 더 쉽게 접근할 수 있도록 Lean Copilot은 긍정적인 피드백 루프를 시작하기를 희망합니다. 즉, 자동화가 더 나은 데이터로 이어지고 궁극적으로 LLM의 수학적 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하는 것입니다.
Copilot 효과 시연
공식 튜토리얼에 따라 Lean Copilot을 구성한 후 실험을 시작할 수 있습니다. 프로젝트 작성자는 참고용으로 몇 가지 공식적인 예도 제공합니다
추천 솔루션. LeanCopilot을 가져온 후 presents_tactics를 사용하여 권장 솔루션을 생성할 수 있습니다. 사용 중 추천 솔루션을 클릭하여 증명에 사용할 수도 있습니다(아래 그림 참조)
simp와 같은 접두사를 사용하여 생성되는 전략을 제한할 수 있습니다
증거를 검색해 보세요. LLM에서 생성된 정책을 aesop(Lean 4의 화이트박스 자동화 프로젝트)와 결합하여 여러 정책 증명을 검색하려면 search_proof를 사용하세요. 증거를 찾으면 전략을 클릭하여 편집기에 삽입할 수 있습니다.
재작성된 내용: 전제를 선택하는 것은 중요한 전략입니다. 이 전략의 목적은 잠재적으로 유용한 건물 목록을 검색하는 것입니다. 현재 Lean Copilot은 LeanDojo의 검색 도구를 사용하여 Lean 및 mathlib4(예: Lean 4 수학 라이브러리)의 고정 스냅샷에서 건물을 선택합니다.
LLM을 실행할 수 있습니다. 정리 증명이든 다른 추론이든 Lean에서 LLM을 실행할 수 있습니다. 모든 모델을 로컬 또는 원격으로 실행할 수 있습니다(자신의 모델 가져오기 참조).
관심 있는 독자는 원본 프로젝트로 이동하여 자세히 알아볼 수 있습니다.
위 내용은 Tao Zhexuan은 대규모 모델 증명 도우미인 Lean을 사용하여 자신의 선호도를 보여줍니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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오픈 소스! ZoeDepth를 넘어! DepthFM: 빠르고 정확한 단안 깊이 추정!
Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0. 이 글은 어떤 내용을 담고 있나요? 우리는 다재다능하고 빠른 최첨단 생성 단안 깊이 추정 모델인 DepthFM을 제안합니다. DepthFM은 전통적인 깊이 추정 작업 외에도 깊이 인페인팅과 같은 다운스트림 작업에서 최첨단 기능을 보여줍니다. DepthFM은 효율적이며 몇 가지 추론 단계 내에서 깊이 맵을 합성할 수 있습니다. 이 작품을 함께 읽어보아요~ 1. 논문 정보 제목: DepthFM: FastMoncularDepthEstimationwithFlowMatching 저자: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr
세계에서 가장 강력한 오픈 소스 MoE 모델이 여기에 있습니다. 중국의 기능은 GPT-4와 비슷하며 가격은 GPT-4-Turbo의 거의 1%에 불과합니다.
May 07, 2024 pm 04:13 PM
기존 컴퓨팅을 능가할 뿐만 아니라 더 낮은 비용으로 더 효율적인 성능을 달성하는 인공 지능 모델을 상상해 보세요. 이것은 공상과학 소설이 아닙니다. DeepSeek-V2[1], 세계에서 가장 강력한 오픈 소스 MoE 모델이 여기에 있습니다. DeepSeek-V2는 경제적인 훈련과 효율적인 추론이라는 특징을 지닌 전문가(MoE) 언어 모델의 강력한 혼합입니다. 이는 236B 매개변수로 구성되며, 그 중 21B는 각 마커를 활성화하는 데 사용됩니다. DeepSeek67B와 비교하여 DeepSeek-V2는 더 강력한 성능을 제공하는 동시에 훈련 비용을 42.5% 절감하고 KV 캐시를 93.3% 줄이며 최대 생성 처리량을 5.76배로 늘립니다. DeepSeek은 일반 인공지능을 연구하는 회사입니다.
MLP를 대체하는 KAN은 오픈소스 프로젝트를 통해 컨볼루션으로 확장되었습니다.
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
이달 초 MIT와 기타 기관의 연구자들은 MLP에 대한 매우 유망한 대안인 KAN을 제안했습니다. KAN은 정확성과 해석성 측면에서 MLP보다 뛰어납니다. 그리고 매우 적은 수의 매개변수로 더 많은 수의 매개변수를 사용하여 실행되는 MLP보다 성능이 뛰어날 수 있습니다. 예를 들어 저자는 KAN을 사용하여 더 작은 네트워크와 더 높은 수준의 자동화로 DeepMind의 결과를 재현했다고 밝혔습니다. 구체적으로 DeepMind의 MLP에는 약 300,000개의 매개변수가 있는 반면 KAN에는 약 200개의 매개변수만 있습니다. KAN은 MLP와 같이 강력한 수학적 기반을 가지고 있으며, KAN은 Kolmogorov-Arnold 표현 정리를 기반으로 합니다. 아래 그림과 같이 KAN은
안녕하세요, 일렉트릭 아틀라스입니다! 보스턴 다이나믹스 로봇 부활, 180도 이상한 움직임에 겁먹은 머스크
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas가 공식적으로 전기 로봇 시대에 돌입했습니다! 어제 유압식 Atlas가 역사의 무대에서 "눈물을 흘리며" 물러났습니다. 오늘 Boston Dynamics는 전기식 Atlas가 작동 중이라고 발표했습니다. 상업용 휴머노이드 로봇 분야에서는 보스턴 다이내믹스가 테슬라와 경쟁하겠다는 각오를 다진 것으로 보인다. 새 영상은 공개된 지 10시간 만에 이미 100만 명이 넘는 조회수를 기록했다. 옛 사람들은 떠나고 새로운 역할이 등장하는 것은 역사적 필연이다. 올해가 휴머노이드 로봇의 폭발적인 해라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 네티즌들은 “로봇의 발전으로 올해 개막식도 인간처럼 생겼고, 자유도도 인간보다 훨씬 크다. 그런데 정말 공포영화가 아닌가?”라는 반응을 보였다. 영상 시작 부분에서 아틀라스는 바닥에 등을 대고 가만히 누워 있는 모습입니다. 다음은 입이 떡 벌어지는 내용이다
AI가 수학적 연구를 전복시킨다! 필즈상 수상자이자 중국계 미국인 수학자, Terence Tao가 좋아하는 11개 논문 발표 |
Apr 09, 2024 am 11:52 AM
AI는 실제로 수학을 변화시키고 있습니다. 최근 이 문제에 주목하고 있는 타오저쉬안(Tao Zhexuan)은 '미국수학회지(Bulletin of the American Mathematical Society)' 최신호를 게재했다. '기계가 수학을 바꿀 것인가?'라는 주제를 중심으로 많은 수학자들이 그들의 의견을 표현했습니다. 저자는 필즈상 수상자 Akshay Venkatesh, 중국 수학자 Zheng Lejun, 뉴욕대학교 컴퓨터 과학자 Ernest Davis 등 업계의 유명 학자들을 포함해 강력한 라인업을 보유하고 있습니다. AI의 세계는 극적으로 변했습니다. 이 기사 중 상당수는 1년 전에 제출되었습니다.
초지능의 생명력이 깨어난다! 하지만 자동 업데이트 AI가 등장하면서 엄마들은 더 이상 데이터 병목 현상을 걱정할 필요가 없습니다.
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
세상은 미친 듯이 큰 모델을 만들고 있습니다. 인터넷의 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 훈련 모델은 '헝거게임'처럼 생겼고, 전 세계 AI 연구자들은 이러한 데이터를 탐식하는 사람들에게 어떻게 먹이를 줄지 고민하고 있습니다. 이 문제는 다중 모드 작업에서 특히 두드러집니다. 아무것도 할 수 없던 시기에, 중국 인민대학교 학과의 스타트업 팀은 자체 새로운 모델을 사용하여 중국 최초로 '모델 생성 데이터 피드 자체'를 현실화했습니다. 또한 이해 측면과 생성 측면의 두 가지 접근 방식으로 양측 모두 고품질의 다중 모드 새로운 데이터를 생성하고 모델 자체에 데이터 피드백을 제공할 수 있습니다. 모델이란 무엇입니까? Awaker 1.0은 중관촌 포럼에 최근 등장한 대형 멀티모달 모델입니다. 팀은 누구입니까? 소폰 엔진. 런민대학교 힐하우스 인공지능대학원 박사과정 학생인 Gao Yizhao가 설립했습니다.
Sora 'Ke Ling'의 Kuaishou 버전이 테스트용으로 공개되었습니다. 120초가 넘는 비디오를 생성하고 물리학을 더 잘 이해하며 복잡한 움직임을 정확하게 모델링할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 am 09:51 AM
무엇? 주토피아는 국내 AI로 현실이 되는 걸까? 영상과 함께 노출된 것은 '켈링'이라는 국산 대형 영상세대 신형 모델이다. Sora는 유사한 기술 경로를 사용하고 자체 개발한 여러 기술 혁신을 결합하여 크고 합리적인 움직임뿐만 아니라 물리적 세계의 특성을 시뮬레이션하고 강력한 개념적 결합 능력과 상상력을 갖춘 비디오를 제작합니다. 데이터에 따르면 Keling은 최대 1080p의 해상도로 30fps에서 최대 2분의 초장 영상 생성을 지원하며 다양한 화면비를 지원합니다. 또 다른 중요한 점은 Keling이 실험실에서 공개한 데모나 비디오 결과 시연이 아니라 단편 비디오 분야의 선두주자인 Kuaishou가 출시한 제품 수준 애플리케이션이라는 점입니다. 더욱이 백지 작성이 아닌 실용성에 중점을 두고, 출시되자마자 온라인에 진출하는 데 중점을 두고 있다. 콰이잉에서는 커링의 대형 모델이 출시됐다.
미 공군이 주목할만한 최초의 AI 전투기를 선보였습니다! 전 과정에 걸쳐 장관이 직접 간섭 없이 테스트를 진행했고, 10만 줄의 코드를 21차례 테스트했다.
May 07, 2024 pm 05:00 PM
최근 군계는 미군 전투기가 이제 AI를 활용해 완전 자동 공중전을 완수할 수 있다는 소식에 충격을 받았다. 네, 얼마 전 미군의 AI 전투기가 최초로 공개되면서 그 미스터리가 드러났습니다. 이 전투기의 정식 명칭은 VISTA(Variable Stability Flight Simulator Test Aircraft)로 미 공군 장관이 직접 조종해 일대일 공중전을 모의 실험한 것이다. 5월 2일, 미 공군 장관 프랭크 켄달(Frank Kendall)이 X-62AVISTA를 타고 에드워드 공군 기지에서 이륙했습니다. 1시간의 비행 동안 모든 비행 작업은 AI에 의해 자동으로 완료되었습니다. Kendall은 "지난 수십 년 동안 우리는 자율 공대공 전투의 무한한 잠재력에 대해 생각해 왔지만 항상 도달할 수 없는 것처럼 보였습니다."라고 말했습니다. 그러나 지금은,
