PNAS最新研究81解题率神经网络Codex开启高等数学世界大门
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在一项最新的研究中，科学家们展示了一个名为Codex的神经网络，它能够以惊人的81%的解题率解决高等数学问题。这项研究被发表在PNAS上，并且显示了Codex在麻省理工学院（MIT）的数学课程难度的问题上的表现。
研究人员使用了来自MIT和哥伦比亚大学六门数学课程的问题数据集，以及一个用于评估高级数学推理能力的基准测试MATH。他们发现，Codex能够自动解决这些问题中的71%，并且当它需要额外帮助时，它可以通过小样本学习来提高其性能。
此外，这项研究还展示了Codex如何生成代码来解决复杂的问题，并提供了一种新的方法来理解和解释如何进行这些计算。该模型还被用来生成新的问题，以评估它们与人工编写问题相似程度。学生调查结果表明，机器生成的问题难度与人工编写的问题相似，但学生更倾向于认为人工编写的问题适合特定的课程。
虽然这项技术有着巨大的潜力，但也有一些限制。当问题以图像或其他非文本形式出现时，Codex就无法回答；同样，当涉及需要证明的答案或计算上极其困难的问题时，也会遇到挑战。不过，这些都是当前AI技术普遍面临的一些局限性，而不是特定于这个模型的缺点。
总之，这项研究再次证明了深度学习模型如Codex在解决复杂任务方面的强大能力，并为将来开发更智能、更广泛应用的人工智能系统奠定了基础。
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