2026-08-03 星期一

加密貨幣新聞 - 第137頁

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GPT-5.6仅用1小时攻破50年数学难题,64个AI摘下图论皇冠

7月11日,OpenAI宣布GPT-5.6 Sol Ultra成功证明了困扰数学界50年的“循环双覆盖猜想”,整个过程仅用时不到一小时。 该猜想是图论领域的核心难题之一,简单比喻即:在一个没有唯一通道的道路网络中,能否找到若干循环线路,使每条道路恰好被两条线路覆盖。过去半个世纪,数学家们仅在附加条件下取得部分证明。 OpenAI的突破关键在于采用了创新的“并行测试时计算”方法。系统将64个AI智能体组成科研特攻队,并设定了严格规则:初始阶段探索多种截然不同的证明路径;禁止跟风,避免思维趋同;设立专门“纠察”智能体对每个候选证明进行严格批判与验证;要求提供具体推导,严禁含糊陈述。 在这套机制下,AI智能体通过精妙的协作,在一小时内完成了证明。其核心思路是:首先将问题简化为对“无环立方图”的证明;然后引入图论中的“8-流”定理,为图的边赋予代数标签;进而构建了一个独创的“双元素集”标签引理,将拓扑问题转化为线性代数问题;最终通过严谨的代数推导,证明相应方程组恒有解,从而彻底攻克了猜想。 这一成就展示了AI在复杂抽象推理领域的强大能力。研究者指出,并行推理大幅压缩了解决难题所需的时间,使长时间、高强度的逻辑探索变得可行。有观点认为,这种“多智能体协同攻坚”模式若结合更大算力,未来或有望应用于攻克更重大的科学难题。 尽管对此成就的深度与广度存在一些讨论,但毋庸置疑,AI正向更高阶的智能迈进。

marsbit07/15 07:57

GPT-5.6仅用1小时攻破50年数学难题,64个AI摘下图论皇冠

marsbit07/15 07:57

提示词工程论文登上ICML 2026,网友吵翻了天

一篇关于提示词工程(Prompt Engineering)的论文被机器学习顶会ICML 2026接收,引发广泛争议。该论文提出了一种名为“Verbalized Sampling”(VS)的方法,核心在于仅通过修改提示词,要求大模型在生成答案的同时输出其自身的概率分布,从而显著提升了模型输出的多样性,缓解了LLM中常见的“模式坍缩”(Mode Collapse)问题。 论文作者认为,模式坍缩的根本原因并非在于优化算法,而在于人类偏好数据中存在的“典型性偏差”——标注者更倾向于给常见、流畅的答案高分。通过在推理阶段使用VS提示词,可以唤醒模型在预训练阶段学到的多元分布。实验表明,该方法在创意写作等任务中能将输出多样性提升1.6至2.1倍,且不影响事实准确性与安全性。 这一成果在Reddit上引发了激烈讨论。反对者认为,仅靠调整提示词缺乏算法或理论创新,创新性单薄,且其普适性和稳定性存疑,不符合传统机器学习顶会对“硬核创新”的期待。支持者则指出,研究价值在于其深入的问题归因和严谨的实证过程,类似于当年“思维链”(CoT)提示的兴起,提示词工程正成为研究模型行为的重要方法,未来可能改变大模型的能力边界。 该研究由美国东北大学、斯坦福大学等机构的研究人员合作完成。尽管方法看似简单,但作者强调其包含了完整的问题溯源、理论归因和大量实验验证。

marsbit07/15 07:55

提示词工程论文登上ICML 2026,网友吵翻了天

marsbit07/15 07:55

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