Follow along with the video below to see how to install our site as a web app on your home screen.
Забелешка: This feature may not be available in some browsers.
OpenAI published on Tuesday more than 700 papers at once describing solutions to 377 mathematical problems that had remained unsolved, spanning a wide range of fields including algebra, number theory, computer science, mathematical logic and topology.
According to researchers quoted Wednesday morning by The Wall Street Journal and The New York Times, this represents "obviously the most significant moment in mathematical history."
Among the most significant papers are some related to three of the seven Millennium Prize Problems designated by the Clay Mathematics Institute, which have been considered so difficult and complex that a $1 million prize was offered for the solution to each one.
Among the problems apparently cracked is the Riemann hypothesis, which concerns the distribution of prime numbers. For 10 of the solutions, the company also provided a detailed account of how its artificial intelligence model developed its solution. According to OpenAI, each solution required an average of about three hours of computation.
Испадна интересен проблем за едно од решенијата. Математичар тврди дека ги искористиле chatlogs што ги имал со ChatGPT за да му го украдат решението на кое работи во моментов. Има доста видеа на темава, не е скроз чиста работата од страна на Open AI.OpenAI unveils solutions to 377 unsolved math problems in major AI breakthrough
![]()
GitHub - openai/math
Contribute to openai/math development by creating an account on GitHub.github.com
Тој да имал решение ќе ја земел наградата од милион евра, ама изгледа далеку од решение било тоа. Плус, имал можност да исклучи опција за користење на chatlogs за тренирање на модели, никој не му е крив сега.Испадна интересен проблем за едно од решенијата. Математичар тврди дека ги искористиле chatlogs што ги имал со ChatGPT за да му го украдат решението на кое работи во моментов. Има доста видеа на темава, не е скроз чиста работата од страна на Open AI.
Како и да е, ќе отвори интересна дебата за тоа колку е сигурно да споделуваш иновитети со AI.


Трамп, ти ли си?За мене и @Justae Verum не е АИ него СИ. Вас што го брукате со АИ што го викате треба сите да ве затворат![]()
За мене е LLM. Не е ни AI ни SI, тоа се маркетинг марифети.За мене и @Justae Verum не е АИ него СИ. Вас што го брукате со АИ што го викате треба сите да ве затворат![]()
Што е ЛЛМ ?За мене е LLM. Не е ни AI ни SI, тоа се маркетинг марифети.
Large Language ModelШто е ЛЛМ ?
Голем јазичен модел (LLM) е голема неуронска мрежа тренирана на огромни количини текст со цел да ги научи обрасците, врските и структурата на човечкиот јазик. Преку милијарди параметри во својата неуронска мрежа, моделот предвидува кој збор најверојатно следува во даден контекст и со постојано повторување на тој процес генерира природен текст, одговара на прашања, сумира информации, преведува јазици и пишува код. Тој не поседува вистинско човечко разбирање или интелигенција, туку користи математички односи и обрасци научени од податоците на кои бил трениран за да создава корисни одговори.Што е ЛЛМ ?
Голем јазичен модел (LLM) е голема неуронска мрежа тренирана на огромни количини текст со цел да ги научи обрасците, врските и структурата на човечкиот јазик. Преку милијарди параметри во својата неуронска мрежа, моделот предвидува кој збор најверојатно следува во даден контекст и со постојано повторување на тој процес генерира природен текст, одговара на прашања, сумира информации, преведува јазици и пишува код. Тој не поседува вистинско човечко разбирање или интелигенција, туку користи математички односи и обрасци научени од податоците на кои бил трениран за да создава корисни одговори.
А големава мрежа знаеш дека треба 3000 и кусур јазици да ги научи со 3000 и кусур математички модели ?Голем јазичен модел (LLM) е голема неуронска мрежа тренирана на огромни количини текст со цел да ги научи обрасците, врските и структурата на човечкиот јазик. Преку милијарди параметри во својата неуронска мрежа, моделот предвидува кој збор најверојатно следува во даден контекст и со постојано повторување на тој процес генерира природен текст, одговара на прашања, сумира информации, преведува јазици и пишува код. Тој не поседува вистинско човечко разбирање или интелигенција, туку користи математички односи и обрасци научени од податоците на кои бил трениран за да создава корисни одговори.
LLM не гледа јазик, гледа само математика.А големава мрежа знаеш дека треба 3000 и кусур јазици да ги научи со 3000 и кусур математички модели ?
Сама е свесна за да може да разликува и посебно да учи 3000 и кусур јазици ?
