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



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: |

At this point, however, Durov had already been working on Telegram with his brother, and further planned a mobile-first social network with an explicit focus on anti-censorship. Later in April, he told TechCrunch that he had left Russia and had “no plans to go back,” saying that the nation was currently “incompatible with internet business at the moment.” He added later that he was looking for a country that matched his libertarian ideals to base his next startup. But Kliuchnikov, the Ukranian now in France, said he will use Signal or WhatsApp for sensitive conversations, but questions around privacy on Telegram do not give him pause when it comes to sharing information about the war. Pavel Durov, Telegram's CEO, is known as "the Russian Mark Zuckerberg," for co-founding VKontakte, which is Russian for "in touch," a Facebook imitator that became the country's most popular social networking site. For tech stocks, “the main thing is yields,” Essaye said. Such instructions could actually endanger people — citizens receive air strike warnings via smartphone alerts.
from id


Telegram Data Secrets
FROM American