极道
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谷歌DeepMind首次借助大模型用代码解决了数学难题
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
研究人员在《自然》杂志上发表论文，使用大型语言模型FunSearch发现数学难题。FunSearch结合了名为'Codey'的大型语言模型，通过填充空白来提出解决问题的代码。经过几百万次建议和几十次重复，FunSearch成功提出了一个正确的、以前未知的解决方案。此外，研究人员还使用FunSearch解决了垃圾箱打包问题。FunSearch具有多功能性，可以用于寻找各种问题的解决方案。
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关键要点
- 研究人员在《自然》杂志上发表论文，首次使用大型语言模型发现数学难题。
- FunSearch结合了名为'Codey'的大型语言模型，通过填充空白提出解决问题的代码。
- FunSearch成功提出了一个正确的、以前未知的解决方案，解决了'上限集合'问题。
- 上限集合问题是一个重要的数学问题，数学家们尚未达成一致的解决方法。
- FunSearch的关键优势在于它可以用于寻找各种问题的解决方案，生成代码而非直接解决方案。
- 研究人员还使用FunSearch解决了垃圾箱打包问题，提出了比人类更快的解决方法。
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