{"id":14284,"url":"\/distributions\/14284\/click?bit=1&hash=82a231c769d1e10ea56c30ae286f090fbb4a445600cfa9e05037db7a74b1dda9","title":"\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043d\u0446\u044b \u0441 \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

ИИ от DeepMind с системой "антигаллюцинации" совершает математические открытия

FunSearch, новый искусственный интеллект от Google DeepMind, способен решать сложные математические задачи и совершать открытия. Это стало возможным благодаря встроенной системе "антигаллюцинации", которая отфильтровывает бесполезные или ошибочные результаты.

FunSearch состоит из двух компонентов: предварительно обученной большой языковой модели (LLM) и автоматизированной системы оценки. LLM генерирует решения в виде компьютерного кода, а система оценки проверяет их надежность.

ИИ был протестирован на двух задачах:

— Проблема набора шапок - поиск наборов точек в большой сетке, где три точки никогда не должны образовывать прямую линию. FunSearch нашла решение с 512 точками в восьми измерениях, что является самым большим набором, когда-либо найденным для этой задачи.

— Проблема bin-packing - упаковка предметов разного размера в минимальное количество коробок. FunSearch выдала результаты, которые превзошли алгоритмы, обычно используемые для решения этого типа задач.

ИИ может быть использован для решения широкого круга задач, включая логистику, физику и химию.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и будьте в центре технологических событий и научных открытий!

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда