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
🔥132👍38🤯2116🗿6



group-telegram.com/data_secrets/6109
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/6109

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

"We as Ukrainians believe that the truth is on our side, whether it's truth that you're proclaiming about the war and everything else, why would you want to hide it?," he said. In December 2021, Sebi officials had conducted a search and seizure operation at the premises of certain persons carrying out similar manipulative activities through Telegram channels. Just days after Russia invaded Ukraine, Durov wrote that Telegram was "increasingly becoming a source of unverified information," and he worried about the app being used to "incite ethnic hatred." Oleksandra Matviichuk, a Kyiv-based lawyer and head of the Center for Civil Liberties, called Durov’s position "very weak," and urged concrete improvements. 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.
from ar


Telegram Data Secrets
FROM American