该论文提出了一种基于大型语言模型的方法 FunBO,可以学习用于函数优化的新的采集函数,并在各种全局优化基准和超参数优化任务中取得竞争性性能。
通过搜索编写在计算机代码中的“函数”,FunSearch 利用大语言模型 (LLMs) 首次在数学科学的未解之谜中取得突破
FunSearch 是 Google DeepMind 最近利用大语言模型在数学领域的一个重大成果,甚至于你能从中看出前不久传闻中的 Q* 的影子,因为它本质上是实现了大语言模型自己提出解决数学问题的方案,并自己去验证解决方案。
FunSearch是一种利用大型语言模型(LLMs)在数学和计算机科学中寻找新解的方法。它结合预训练的LLM和自动评估器,迭代生成程序,发现了数学中的新算法,如“帽子集问题”和“装箱问题”。该方法不仅能产生有效解决方案,还能提供可解释的解决过程,展示了人类与AI协作的潜力,未来有望在多个领域带来新发现和应用。
In a paper published in Nature, we introduce FunSearch, a method for searching for “functions” written in computer code, and find new solutions in mathematics and computer science. FunSearch works...
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