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我们的目的并不是形式化1990年代那个 FLT 证明。自那以后,已经有很多人(Diamond/Fujiwara、Kisin、Taylor、Scholze 等人)对该证明进行了泛化和简化。我的部分动机是要证明这些更通用、更有力的结果。为什么这是因为如果 AI 真的可以变革数学(有可能),并且 Lean 被证明是一个重要的组成部分(也有可能),那么计算机将能够更好地帮助人类突破现代数论的界限。对于这种形式化工作,计算机能够以它们理解的方式来获得关键的现代定义。,费马大定理 —— 进展如何?
这篇博客在 Hacker News 上吸引了大量讨论,很多人都分享了自己的见解或经历,尤其是关于数学形式化的重要性。,我们使用的系统是 Lean 及其数学软件库 mathlib,该软件库由 Lean 证明器社区维护。如果你对 Lean 和数论有所了解,可以考虑阅读贡献指南、查看项目仪表板并认领一个问题。
去年12月,谷歌推出首个原生多模态模型Gemini1.0,打响了谷歌的AI反击战。,这篇博客在 Hacker News 上吸引了大量讨论,很多人都分享了自己的见解或经历,尤其是关于数学形式化的重要性。
我们的目的并不是形式化1990年代那个 FLT 证明。自那以后,已经有很多人(Diamond/Fujiwara、Kisin、Taylor、Scholze 等人)对该证明进行了泛化和简化。我的部分动机是要证明这些更通用、更有力的结果。为什么这是因为如果 AI 真的可以变革数学(有可能),并且 Lean 被证明是一个重要的组成部分(也有可能),那么计算机将能够更好地帮助人类突破现代数论的界限。对于这种形式化工作,计算机能够以它们理解的方式来获得关键的现代定义。,大部分的「进展如何」解释起来都相当繁琐且技术性:长话短说,怀尔斯证明了「R=T」定理,而到目前为止的大部分工作都是教计算机理解什么是 R 和 T;我们仍然还没有完成这两者中任何一个的定义。,以下是 Buzzard 教授的博客全文(原文段落较长,这里进行了适当拆分和调整)。,这篇博客在 Hacker News 上吸引了大量讨论,很多人都分享了自己的见解或经历,尤其是关于数学形式化的重要性。,这是20世纪六七十年代在法国巴黎发展起来的理论,其基础是由数学家 Berthelot 根据另一位数学家 Grothendieck 的思想搭建的。基本思想是经典指数和对数函数在微分几何(例如 Lie 代数和 Lie 群)发挥关键作用,特别是在理解德拉姆上同调(de Rham cohomology,)中,不过它们在更多的算术情况下不起作用(例如在特征 p 中)。
但是,我的博士生 Andrew Yang 已经证明了我们需要的抽象可交换代数结果(「如果抽象环(abstract rings)R 和 T 满足许多技术条件,则它们相等」),这是令人兴奋的第一步。,如前所述,我们已经进行了两个月。但是,我们已经有一个我认为值得分享的有趣故事了。谁知道这是否预示着某个未来。,谷歌宣称在2024年有「60条重大AI发布」, 不妨看看其中几条主要的基础能力。,Gemini模型玩家必备科技!(微扑克机器人)外挂辅助器AI代打!(透视)详细教程(2022已更新)(哔哩哔哩):https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm