Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dl_stories/-843-844-845-): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
DLStories | Telegram Webview: dl_stories/843 -
Telegram Group & Telegram Channel
Теперь про AlphaGeometry2. Это улучшение первой версии AlphaGeometry, но основная идея их работы одинаковая. AlphaGeometry состоит из двух частей: symbolic deduction engine (SDE) и LLM. Решение задачи происходит так: сначала в модель подаются все вводные по задаче (дан треугольник такой-то, этот угол такой-то), и symbolic deduction engine на основе этих данных генерирует все возможные выводы. Например, если из вводных данных можно исходя из геометрических правил понять, что ∠ABC=60°, то SDE это выведет. SDE — это не обучаемая штука, она оперирует правилами геометрии и при работе строит граф выводов.

Однако одной SDE для решения сложных задач часто не хватает. Чтобы решить олимпиадные задачи по геометрии, часто в них нужно генерировать новые сущности. Например, сделать что-то вида "давайте обозначим середину отрезка AB через D и проведем прямую CD, тогда ∠ACD=40° и отсюда получим, что...". Чтобы научить AlphaGeometry так делать, авторы взяли LLM и учили ее на основе имеющейся инфы о задаче генерировать подобные идеи.

В итоге процесс работы AlphaGeometry выглядит так:
1. SDE выводит все возможные утверждения, пока они не закончатся или не будет найдено решение задачи;
2. Если SDE отработала и решение не найдено, LLM-часть предлагает новую сущность (типа, го поставим вот эту точку)
3. Возвращаемся в пункт 1 и продолжаем далее.
(см 1 и 2 картинку к посту для иллюстрации процесса)

LLM-часть учили на огромном количестве геом задач, многие из которых генерировали синтетически. На IMO-2024 AlphaGeometry геом в итоге решила, причем при решении тоже потребовалось обозначить новую сущность — точку E на рисунке (третья картинка к посту)

Больше про AlphaGeometry:
✔️блогпост DeepMind;
✔️статья в Nature;
✔️код на GitHub.
🔥75👍2210👏41🤮1



group-telegram.com/dl_stories/843
Create:
Last Update:

Теперь про AlphaGeometry2. Это улучшение первой версии AlphaGeometry, но основная идея их работы одинаковая. AlphaGeometry состоит из двух частей: symbolic deduction engine (SDE) и LLM. Решение задачи происходит так: сначала в модель подаются все вводные по задаче (дан треугольник такой-то, этот угол такой-то), и symbolic deduction engine на основе этих данных генерирует все возможные выводы. Например, если из вводных данных можно исходя из геометрических правил понять, что ∠ABC=60°, то SDE это выведет. SDE — это не обучаемая штука, она оперирует правилами геометрии и при работе строит граф выводов.

Однако одной SDE для решения сложных задач часто не хватает. Чтобы решить олимпиадные задачи по геометрии, часто в них нужно генерировать новые сущности. Например, сделать что-то вида "давайте обозначим середину отрезка AB через D и проведем прямую CD, тогда ∠ACD=40° и отсюда получим, что...". Чтобы научить AlphaGeometry так делать, авторы взяли LLM и учили ее на основе имеющейся инфы о задаче генерировать подобные идеи.

В итоге процесс работы AlphaGeometry выглядит так:
1. SDE выводит все возможные утверждения, пока они не закончатся или не будет найдено решение задачи;
2. Если SDE отработала и решение не найдено, LLM-часть предлагает новую сущность (типа, го поставим вот эту точку)
3. Возвращаемся в пункт 1 и продолжаем далее.
(см 1 и 2 картинку к посту для иллюстрации процесса)

LLM-часть учили на огромном количестве геом задач, многие из которых генерировали синтетически. На IMO-2024 AlphaGeometry геом в итоге решила, причем при решении тоже потребовалось обозначить новую сущность — точку E на рисунке (третья картинка к посту)

Больше про AlphaGeometry:
✔️блогпост DeepMind;
✔️статья в Nature;
✔️код на GitHub.

BY DLStories






Share with your friend now:
group-telegram.com/dl_stories/843

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

"There are a lot of things that Telegram could have been doing this whole time. And they know exactly what they are and they've chosen not to do them. That's why I don't trust them," she said. If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. Although some channels have been removed, the curation process is considered opaque and insufficient by analysts. Andrey, a Russian entrepreneur living in Brazil who, fearing retaliation, asked that NPR not use his last name, said Telegram has become one of the few places Russians can access independent news about the war. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information.
from us


Telegram DLStories
FROM American