Telegram Group & Telegram Channel
Google релизнули Alpha Geometry 2: модель решает задачи по геометрии на уровне золотого медалиста Международной Математической Олимпиады

Первая версия Alpha Geometry вышла практически ровно год назад, и относительно нее новая версия сильно прокачалась: если предшественница решала 54% всех задач по геометрии с IMO 2000-2024, то AG2 справляется с 84%. Это, если что, на 84% больше, чем результат o1 👽

При этом AG2 не совсем нейросеть. Это нейро-символьная система. То есть AG2 объединяет в себе и LLM, и символьные строгие методы для вычислений и доказательств. В общих чертах AG2 потрошится на три основных составляющих:

1. Зафайнтюненная Gemini, которой скормили 300 млн теорем. Модель анализирует текст задачи и диаграммы и как бы интуитивно намечает решение: подсказывает, какие свойства фигур могут быть полезны, какие теоремы могут пригодиться и так далее. Она также служит своеобразным энкодером и формализует текст задачи в доменный язык, который умеет воспринимать символьный модуль.

2. Символьный движок DDAR2, в который сгружаются все результаты Gemini. Он берет на себя доказательства по строгим правилам геометрии и проверку и расширение предложенных LM решений с помощью дедукции. В новый DDAR добавили поддержку сложных геометрических конструкций, а также умение работать с "двойными" точками (такие возникают в куче примеров, наверное все помнят со школы задачи вида "докажите, что такая-то точка пересечения лежит на такой-то окружности").

А еще по сравнению с DDAR1 DDAR2 сильно ускорили с помощью C++ реализации и оптимизированного перебора вариантов решений. Раньше все работало на брутфорсе, а сейчас алгоритм переделали и сложность уменьшилась с 𝑂(𝑁⁸) до 𝑂(𝑁³), что увеличило скорость решения в 300 раз!

3. Ну и финальное: деревья поиска SKEST. Это как раз та самая оптимизация. Классические деревья предлагают как бы один шаг решения за раз. А в SKEST мы пробуем несколько вершин разом: это присходит за счет параллельного запуска нескольких деревьев, которые могут делиться между собой найденными стратегиями.

Плюсом ко всему, Alpha Geometry 2 даже умеет автоматически строить к своим решениям рисунки. К сожалению, демо пока не выложили, зато доступна статья.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/data_secrets/6110
Create:
Last Update:

Google релизнули Alpha Geometry 2: модель решает задачи по геометрии на уровне золотого медалиста Международной Математической Олимпиады

Первая версия Alpha Geometry вышла практически ровно год назад, и относительно нее новая версия сильно прокачалась: если предшественница решала 54% всех задач по геометрии с IMO 2000-2024, то AG2 справляется с 84%. Это, если что, на 84% больше, чем результат o1 👽

При этом AG2 не совсем нейросеть. Это нейро-символьная система. То есть AG2 объединяет в себе и LLM, и символьные строгие методы для вычислений и доказательств. В общих чертах AG2 потрошится на три основных составляющих:

1. Зафайнтюненная Gemini, которой скормили 300 млн теорем. Модель анализирует текст задачи и диаграммы и как бы интуитивно намечает решение: подсказывает, какие свойства фигур могут быть полезны, какие теоремы могут пригодиться и так далее. Она также служит своеобразным энкодером и формализует текст задачи в доменный язык, который умеет воспринимать символьный модуль.

2. Символьный движок DDAR2, в который сгружаются все результаты Gemini. Он берет на себя доказательства по строгим правилам геометрии и проверку и расширение предложенных LM решений с помощью дедукции. В новый DDAR добавили поддержку сложных геометрических конструкций, а также умение работать с "двойными" точками (такие возникают в куче примеров, наверное все помнят со школы задачи вида "докажите, что такая-то точка пересечения лежит на такой-то окружности").

А еще по сравнению с DDAR1 DDAR2 сильно ускорили с помощью C++ реализации и оптимизированного перебора вариантов решений. Раньше все работало на брутфорсе, а сейчас алгоритм переделали и сложность уменьшилась с 𝑂(𝑁⁸) до 𝑂(𝑁³), что увеличило скорость решения в 300 раз!

3. Ну и финальное: деревья поиска SKEST. Это как раз та самая оптимизация. Классические деревья предлагают как бы один шаг решения за раз. А в SKEST мы пробуем несколько вершин разом: это присходит за счет параллельного запуска нескольких деревьев, которые могут делиться между собой найденными стратегиями.

Плюсом ко всему, Alpha Geometry 2 даже умеет автоматически строить к своим решениям рисунки. К сожалению, демо пока не выложили, зато доступна статья.

BY Data Secrets








Share with your friend now:
group-telegram.com/data_secrets/6110

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. "Markets were cheering this economic recovery and return to strong economic growth, but the cheers will turn to tears if the inflation outbreak pushes businesses and consumers to the brink of recession," he added. The regulator took order for the search and seizure operation from Judge Purushottam B Jadhav, Sebi Special Judge / Additional Sessions Judge. Russian President Vladimir Putin launched Russia's invasion of Ukraine in the early-morning hours of February 24, targeting several key cities with military strikes. I want a secure messaging app, should I use Telegram?
from cn


Telegram Data Secrets
FROM American