5月2日

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5月2日·周四 AI工具和资源推荐

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跨越300多年的接力:受陶哲轩启发,数学家决定用AI形式化费马大定理的证明

数学家Kevin Buzzard宣布启动费马大定理(FLT)的证明形式化项目,使用交互式定理证明器Lean。FLT由17世纪数学家皮耶·德·费马提出,直到1995年由Andrew Wiles证明。Buzzard的动机是将现代代数数论的关键概念形式化,以便计算机能更好地理解并辅助数学研究。项目已获EPSRC资助,计划将FLT简化为1980年代末已知的数学声明,并在Lean社区中众包完成。参与者可通过在线教科书《Mathematics in Lean》学习所需知识,并在Lean Zulip chat上协作。项目进展可在专用网页查看。来源:微信公众号【机器之心】

Transformer要变Kansformer?用了几十年的MLP迎来挑战者KAN

多层感知器(MLP)作为深度学习的基础构件,尽管被广泛使用,但存在可解释性差和参数消耗大等缺陷。最近,一种名为Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)的新型网络结构被提出,作为MLP的替代选择。KAN的设计灵感来源于Kolmogorov-Arnold表示定理,通过在网络的边(权重)上放置可学习的激活函数,而非传统MLP在节点上放置固定激活函数的方式。KAN在准确性和可解释性方面显示出对MLP的显著改进,尤其在处理高维函数时。此外,KAN还具有持续学习和避免灾难性遗忘的能力。尽管KAN的训练速度较慢,但研究者认为这是一个可以通过工程优化解决的问题。未来,KAN有望在AI+科学领域发挥重要作用,甚至可能被集成到Transformer等架构中,形成”Kansformer”。来源:微信公众号【机器之心】

Meta 联合纽约大学和华盛顿大学提出MetaCLIP,带你揭开CLIP的高质量数据之谜

Meta联合纽约大学和华盛顿大学提出了MetaCLIP,一种新的数据算法,旨在揭开CLIP高质量数据的秘诀。MetaCLIP通过元数据字符串匹配和平衡数据分布来生成高质量的训练数据,无需依赖已训练的CLIP模型。该算法在CommonCrawl上运行,显著提高了数据质量,同时保持了长尾数据的信号。实验结果显示,MetaCLIP在400M训练数据上达到了70.8%的零样本ImageNet分类精度,证明了其数据质量对模型性能的重要性。来源:微信公众号【机器之心】

Claude iOS版本突然推出!11MB大小,体验丝滑,网友呼吁语音功能快上线

Anthropic公司近日推出了Claude的iOS应用,大小仅为11MB,用户可以在移动设备上无缝同步网络聊天,并使用照片、实时图像分析等功能。尽管应用界面简洁、体验流畅,但目前版本缺少语音功能,且图像读取精度有待提高。此外,Anthropic还推出了团队计划,提供更多聊天次数和高级型号选择。用户需注意,iOS版本需要iOS 17.0或更高版本才能使用。同时,谷歌也更新了Gemini,允许用户使用油管、地图等扩展程序。来源:微信公众号【量子位】


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