Нейросети DeepMind научились решать задачи на уровне серебряных медалистов Международной математической олимпиады

Они справились с четырьмя из шести задач 2024 года

Андрей Фокин

Google DeepMind разработала нейросетевые алгоритмы AlphaProof и AlphaGeometry 2, которые достигли уровня серебряного медалиста Международной математической олимпиады (IMO). Вместе они решили четыре из шести задач, представленных на олимпиаде в 2024 году, набрав в сумме 28 очков из 42 возможных, сообщается в блоге компании.

Международная математическая олимпиада (IMO) — это престижное математическое соревнование для школьников, которое проводится ежегодно с 1959 года. Задачи IMO известны своей сложностью и требуют нестандартного мышления. В последние годы олимпиада стала также важным тестовым полигоном для алгоритмов машинного обучения. Исследователи используют математические задачи с этого соревнования для тестирования навыков рассуждения (reasoning) у алгоритмов машинного обучения, то есть их способности анализировать информацию, делать выводы и приводить доказательства.

Так поступили и разработчики из Google DeepMind, которые недавно представили нейросети AlphaProof и AlphaGeometry 2, предназначенные для решения сложных математических задач. Оба алгоритма были протестированы на задачах Международной математической олимпиады 2024 года. Ее участникам предлагалось решить шесть

Нейросети DeepMind научились решать задачи на уровне серебряных медалистов Международной математической олимпиады

Рекомендуемые статьи

Хирурги впервые в мире пересадили пациенту мочевой пузырь от мертвого донора

Почему марафоны и тренинги только уводят дальше от цели

Инженеры разработали шасси для миниатюрного орнитоптера RoboBee

Почему «Три сестры» стали образцовой пьесой Нового времени

Не знаете, как быстро возбудить девушку до предела? Вы по адресу!

Индустрия «цифрового бессмертия» — это не далекое будущее, это наше настоящее

Современные тренды в архитектуре Москвы

Идеология F.I.R.E: есть ли польза от решения «копить больше, тратить — меньше»

Почему грибники так любят подосиновики и подберёзовики?

Есть некоторые общие принципы, по которым строится разговор о близости в паре

Самые яркие цитаты легендарной исследовательницы мозга Натальи Бехтеревой

Врач-психотерапевт о том, что можно и нельзя говорить в кабинете у психолога

Настоящие фанаты городов, которые открывают их и для себя, и для других

Клептомания: личные истории о жизни с этим диагнозом

Отрывок из романа, в котором героиня выступила против традиционного общества

История одного брака, который превратился в сущий ад

NEET: как зумеры придумали этот тренд и к чему он может привести?

Существует ли секретная формула счастливого брака?

7 самых ярких моделей двухместных машин

Как кошкам удается менять положение тела в воздухе без посторонней помощи?

Собравшиеся на форум ученые и врачи обсуждали проблематику табакокурения

Что мы знаем о вулканах?

Чего следует избегать в уходе за сковородкой с антипригарным покрытием?

25 вещей, которые непременно нужно сделать на Сахалине

Считается, что будущего у курортных романов нет, но перспективы в них не главное

Чем отличаются варочные панели? Что учесть при её выборе?

Задача: спланировать поездку в другую страну и не разориться

Как в классических детективах переплетаются персонажи и личности авторов

Почему шелушится кожа на стопах и что с этим можно сделать?

Ученые выяснили, что мелкие млекопитающие живут меньше, чем их предки