AlphaProof Nexus:DeepMind 用『更緊的 harness』攻下數十年無解的 Erdős 難題
DeepMind 的 AlphaProof Nexus 挑戰約 350 道 Erdős 開放難題、解出其中九道。真正的突破不在模型更聰明,而在外面那圈『judge + 錦標賽』的迴圈:讓不可靠的 AI 反覆嘗試、互相評分,最後由 Lean 驗證器確認出可被機器檢查的形式化證明。
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DeepMind 的 AlphaProof Nexus 挑戰約 350 道 Erdős 開放難題、解出其中九道。真正的突破不在模型更聰明,而在外面那圈『judge + 錦標賽』的迴圈:讓不可靠的 AI 反覆嘗試、互相評分,最後由 Lean 驗證器確認出可被機器檢查的形式化證明。
一段訪談短片提出「二階諾貝爾獎」的概念——不是 AlphaFold 團隊再得獎,而是某位用 AlphaFold 做研究的人拿下諾貝爾獎。受訪者認為,以目前超過 300 萬名使用者的規模,這件事有機會成真。
AlphaFold 團隊回顧開發過程:當各種想法一個接一個奏效、成績直線上升時,他們沒有慶祝,反而開始懷疑自己是不是犯了機器學習最經典的錯——洩漏測試集。這篇整理這段自述,以及他們如何看待 AlphaFold 對健康與科學的真實影響。
一段訪談花絮:主持人請 Demis Hassabis 用「一句話、有時甚至一個字」回答簡單問題,結果他直呼「這好難」,被問到『Feynman 還是 Newton?』更笑說「這更難」。
Demis Hassabis 在對談中談他怎麼實際使用 Gemini(腦力激盪、快速掌握陌生領域、當 sparring partner),並介紹 co-scientist 這個以 Gemini 微調而成、能生成研究假設的系統。