Xin Zhiyuan报告编辑：Taozi [Xin Zhiyuan简介] Man Zhexuan与Chatgpt一起加入了许多干扰时期，最后解决了复杂的Mathoverflow数学问题。令他感到惊讶的是，AI不仅节省了时间，而且还可以使工作流动。两年前，陶恩（Tao Zhexuan）预测“ AI在2026年将是数学研究和许多其他领域的可靠合作”。现在，无需等到2026年，AI就完成了！在Mathstodon中，Tao Zhexuan说，他加入了Chatgpt Force，以克服Mathoverflow问题，节省了数小时的编码时间。在此期间，对话持续了一个小时。 Openai副总裁Kevin Weil兴奋地说：“ Zhexuan + AI解决了与神经学的复杂问题。“ Openai科学家Sebastien Bubeck吹嘘”，此时，这是他自己的Zhexuan人。“几天前mplede医生的学生。在此时的数学中，Man Zhexuan和Chatgpt成功了什么样的困难？通过理论评论的编号，道Zhexuan本人最终并没有。这个过程似乎很简单，但实际上需要进行繁琐的计算和参数搜索。如果您不小心，则可以陷入无能的泥潭。初步的CHATGPT测试，许多连贯性，Tao Zhexuan试图允许Python代码直接来搜索符合条件的不等式参数。这样，您可以自己运行并修复它。但是，此过程迅速暴露了限制 - 生成的代码运行太长，并且初始选择参数是不合适的，这最终将导致搜索失败。因此，下次他改变了方法，取而代之的是与AI逐步进行对话，从而通过启发式计算允许可行的参数选项。此过程的核心RE是要以小步骤打破复杂的问题，每个步骤均由AI支持，并在Zhexuan人类指南下连续优化。最后，AI成功地开发了满足要求的参数。为了确保结果的可靠性，道Zhexuan使用了AI生成的29行Python脚本进行独立验证。该脚本简洁明了，易于检查manu -manu，经过验证的数字结果与以前的启发式预测完全一致。没有制造商，陶恩（Tao Zhexuan）承认，AI在此过程中的作用不容忽视。 AI不仅可以帮助他在最初的尝试中发现许多数学错误，而且与编程结合使用可能需要很多时间。没有AI的帮助，他不会尝试此数字搜索，而是要寻找一种更传统的理论考试方法。更重要的是，陶恩（Tao Zhexuan）强调，他没有遇到AI常见的“幻觉”问题。这要感谢嗨S明确的任务计划和步骤 - 步骤指南。计算的每个步骤均在其自己的监督下完成。 AI仅在最后阶段提供结果和验证代码，以确保整个过程的强度。我认为这是因为我有一个更明确的计划，需要进行乏味的计算活动，并且我可以在步骤 - 步骤AI中详细解释它们。在对话中确认每个步骤之后，我将继续进行下一步。切换到对话方法后，我仅在最后阶段使用Python进行外部验证，即，当AI生成一个声称满足障碍的输出号时。顺便说一句，陶Zhexuan本人使用了每个人都可以接触的GPT-5。道Zhexuan的尝试向我们展示了AI在数学研究中的巨大潜力。它不仅可以执行复杂的计算活动，而且还可以参与数学指南的复杂探索过程。 ai l的价值IE在释放研究人员的时间和精力中，使他们能够专注于更高的思维和改变。正如Tao Zhexuan所说：“如果不是为了AI的帮助，我可能不会尝试这种数字搜索。”从IMO金牌到AI，再到成为合适的人到有才华的数学家，也许将来，类似的故事将继续创造更多的领域。参考：https：//x.com/kevinweil/status/1974161952260624459Https://x.com/minilek/status/1974118573569421650HTTPS
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