本文探讨了基于2×2矩阵的CTF密码学题目，运用Cayley-Hamilton定理推导有限域扩域理论，并通过商环计算成功恢复加密矩阵中的flag，展示了数学推导与算法的优雅与简洁。
The initiative brings together some of the world's most prestigious research institutions to pioneer the use of AI in mathematical research.
本文探讨了Math.Pow函数的性能不足，通过天体模拟程序测试发现，使用r2 * Math.Sqrt(r2)的速度是Math.Pow的2.7倍。作者在AI建议下进行了深入验证，结果表明通用函数在特定场景下效率低下，强调了性能优化和数据驱动决策的重要性。
本文展示了作者制作的一支笔的过程。
本文探讨如何在Python中实现基本数学算法，包括判断一个整数是否为完全平方数和寻找大于n的下一个质数。这些练习有助于提升算法思维和解决问题的能力。
Paper walkthrough: rStar-Math: Small LLMs Can Master Math Reasoning with Self-Evolved Deep Thinking
本研究针对现有多模态数学基准仅限于单一视觉环境的不足，提出了MV-MATH数据集，包含2009个高质量数学问题。这些问题结合了多张图像与文本，来自真实K-12场景，旨在为评估多模态大型语言模型在多视觉环境中的数学推理能力提供全面严格的基准。实验表明，现有多模态大型语言模型在多视觉数学任务中面临显著挑战，表现与人类能力存在较大差距。
The goal of this article is to guide you through the essential mathematical foundations, machine learning techniques, and coding practices needed to work with LLMs.
微软研究院推出rStar-Math框架，展示小型语言模型在数学推理中的优越能力，甚至超过大型模型。该框架采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）方法，通过自我进化提升模型和训练数据质量。在多个数学基准测试中，rStar-Math表现出色，准确率显著提高，并作为开源项目供研究人员使用。
OpenAI的o1模型在大规模推理上取得了突破，但成本较高。微软研究院提出的rStar-Math小模型经过自我进化，数学推理能力超越o1，且成本低，展现出强大潜力。
该研究提出rStar-Math，解决了小型语言模型在数学推理能力上的不足，并展示其在没有更优秀模型蒸馏的情况下，达到了先进水平。通过引入蒙特卡罗树搜索（MCTS）和一系列创新的训练方法，rStar-Math显著提升了小型语言模型的数学推理能力，具体体现为在MATH基准测试中表现出色，超越了现有一些顶尖模型。
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Terrified of calculus but dream of being a data scientist? Breathe easy! Discover the surprising truth about math in data science and how you can succeed without being a math genius.
Math.ceil和Math.floor是用于将浮点数转换为整数的方法。Math.ceil向上取整，返回大于或等于该数字的最小整数；Math.floor向下取整，返回小于或等于该数字的最大整数。通过图形化理解这两者的逻辑，有助于掌握它们的用法。
JavaScript中生成随机数主要使用Math.random()，返回0到1之间的浮点数。通过数学运算可以生成特定范围的随机数和整数，还可以生成随机布尔值、从数组中选择随机元素、打乱数组顺序以及生成随机UUID。这些技巧有助于在项目中实现随机性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
