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Telegraph(Telegram旗下的服务)近期开始禁止上传媒体,这意味着,基于Telegraph的图床不再能上传图片或视频等。原来已经上传的媒媒体,目前暂时可用。
基于Telegraph的图床服务,见本频道之前的分享:
https://t.me/iGengdu/39
参考Iris大佬的分享。
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#AI #ChatGPT
分享可以免费使用ChatGPT的地方;只有一个账号,可以使用ChatGPT-4,使用次数也有限制
https://free.chatgpt-plus.top/
账号、密码:plusfree (来源:AI软件测评)
说明:不太推荐,只是为大家增加一个使用ChatGPT-4的选项。
可以参考SumeAI的内容:免费ChatGPT服务列表(持续更新)
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可以参考SumeAI的内容:免费ChatGPT服务列表(持续更新)
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分享我搭建的一个导航网站:耕读导航
简介:耕读导航 ,基于Serv00虚拟主机+WordPress+Webstack导航主题而搭建的导航网站:耕读导航
特征:
免费,只收录高质量的服务;提供了学术研究、谷歌镜像、人工智能AI、常用网址等类别的内容;力求服务稳定可靠,方便大家(如有必要,更换到VPS里用Docker部署导航服务);导航站刚建,还需完善,如有宝贵意见,可直接向我提出,或通过私聊机器人 @igduxbot 联系我。谢谢。
耕读导航: https://igengdu.eu.org
耕读博客: https://igengdu.com
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免费提供Host服务的Serv00,(或许将于)今晚6点左右开启S11服务区的注册(S11区可注册总数量为1万个)。有需要的,可以关注下。
注册时,需要查验IP的干净度,可以提前申请IP_unban服务 、最好用Gmail邮箱。
Serv00号称为用户免费提供10年的服务,很多用户基于此Host搭建了许多服务,如博客,邮箱,图床,影视站点,导航站等。
Serv00使用教程,参考saika大佬的教程一 、教程二和Reno大佬的总结。
基于Serv00搭建的导航站:https://igengdu.eu.org
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#域名 #免费 #托管CF
免费域名申请申请
1. https://www.cloudns.net/ ,可托管CF(部分后缀可能无法托管,推荐);
2. https://desec.io/ ,后缀为dedyn.io域名申请。
3. https://nic.us.kg/ , 后缀为us.kg域名申请,可托管CF;
4. https://nic.ua/en ,pp.ua域名申请 ,可托管CF;需要信用卡,无法提供隐私保护,个人信息可查。
5. https://dot.nyc.mn/ ,可以托管CF;注册后,有效期显示的是10年。
6. https://home.obl.ong/ , obl.ong域名申请。
7. https://thedev.id/ ,thedev.id域名申请。
8. https://www.noip.com/ ,提供多个后缀的域名申请。
9. https://www.getlocalcert.net/ ,域名形式如:822fbc25-e769-4da1-ab6a-f7f7d2fe984f.localhostcert.net。
10. https://nic.eu.org/ ,可托管CF;自1996年开始便提供免费服务,目前审核通过较慢,或许已经停止了审核。
参考这里 和这里。
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1. https://www.cloudns.net/ ,可托管CF(部分后缀可能无法托管,推荐);
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3. https://nic.us.kg/ , 后缀为us.kg域名申请,可托管CF;
4. https://nic.ua/en ,pp.ua域名申请 ,可托管CF;需要信用卡,无法提供隐私保护,个人信息可查。
5. https://dot.nyc.mn/ ,可以托管CF;注册后,有效期显示的是10年。
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7. https://thedev.id/ ,thedev.id域名申请。
8. https://www.noip.com/ ,提供多个后缀的域名申请。
9. https://www.getlocalcert.net/ ,域名形式如:822fbc25-e769-4da1-ab6a-f7f7d2fe984f.localhostcert.net。
10. https://nic.eu.org/ ,可托管CF;自1996年开始便提供免费服务,目前审核通过较慢,或许已经停止了审核。
参考这里 和这里。
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#音乐 #落雪播放器 #音乐源 #导入 #下载 #推荐
分享一个音乐播放器:落雪音乐播放器
简介:落雪音乐播放器,由六音大佬开发,目前有PC端(Win、Mac、Linux)和手机移动端。安装之后,导入音乐源,可以在线听音乐,还可以下载音乐。
下载地址:
落雪音乐播放器PC端下载地址:https://github.com/lyswhut/lx-music-desktop/releases
落雪音乐播放器手机端下载地址:https://github.com/lyswhut/lx-music-mobile/releases
iKun版落雪音乐播放器下载地址:https://github.com/ikunshare/lx-music-mobile-mod (直接复制导入 https://lxmusic.ikunshare.com:9763/script?key=lxmusic ,开启手机端音乐下载功能:)
落雪音乐源下载地址:落雪官方 (蓝奏盘 密码:8mno);
iKun音乐源下载地址:https://wwp.lanzouq.com/b02fq9w8d ,密码:lxmusic
使用方法:安装落雪音乐播放器之后,需要导入音乐源(基本设置——音乐来源——自定义源管理——本地导入或在线导入音乐源即可);如果无法下载音乐,换音乐源即可。
说明:此处提供的文件,均下载自六音大佬提供的链接。
参考:六音大佬博客、4369大佬。
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简介:落雪音乐播放器,由六音大佬开发,目前有PC端(Win、Mac、Linux)和手机移动端。安装之后,导入音乐源,可以在线听音乐,还可以下载音乐。
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落雪音乐播放器手机端下载地址:https://github.com/lyswhut/lx-music-mobile/releases
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iKun音乐源下载地址:https://wwp.lanzouq.com/b02fq9w8d ,密码:lxmusic
使用方法:安装落雪音乐播放器之后,需要导入音乐源(基本设置——音乐来源——自定义源管理——本地导入或在线导入音乐源即可);如果无法下载音乐,换音乐源即可。
说明:此处提供的文件,均下载自六音大佬提供的链接。
参考:六音大佬博客、4369大佬。
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#Github #代理 #加速 #推荐
分享几个Github加速网址(感谢服务提供者,请大家不要滥用或违规使用):
https://mirror.ghproxy.com/
https://gh-proxy.com/
https://cdn.jsdelivr.net/
https://jsd.onmicrosoft.cn/
https://gh.api.99988866.xyz/
https://pd.zwc365.com/
https://jsd.cdn.zzko.cn/
https://gitclone.com/
https://ghproxy.cc/
https://ghproxy.net/
https://gh.nxnow.top/
https://github.muou666.com/
https://ghproxy.cn/
https://cdn.moran233.xyz/
http://git.669966.xyz
以上项目,可以基于Cloudflare Workers自行搭建,推荐使用F 大佬的 GH-Proxy代码 和hunsh大佬的仓库。
参考: 盒子大佬、vinshon大佬的Github镜像列表 。
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https://gitclone.com/
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https://ghproxy.net/
https://gh.nxnow.top/
https://github.muou666.com/
https://ghproxy.cn/
https://cdn.moran233.xyz/
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参考: 盒子大佬、vinshon大佬的Github镜像列表 。
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#Clash #Rules #教程
分享一个Clash使用规则集仓库地址(适用于许多Clash系列的软件):https://github.com/Loyalsoldier/clash-rules (参考盒子大佬)
Clash Verge Rev使用教程:https://www.clashverge.dev/guide/term.html
Clash Verge系列使用最佳实践:https://bs.openface.cc/2024/01/clash-verge.html ;
同名文章:https://lainbo.com/article/mainland-china-cdn (目前文章已经加密)
Clash Verge规则集代码:https://linux.do/t/topic/89820
其他教程:
Clash Verge使用Hysteria2教程: https://blog.echosec.top/p/clash-verge-hysteria/
Clash Verge开启Tun模式教程:https://nlog.1024.ee/newsoftware-clash-verge
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Clash Verge Rev使用教程:https://www.clashverge.dev/guide/term.html
Clash Verge系列使用最佳实践:https://bs.openface.cc/2024/01/clash-verge.html ;
同名文章:https://lainbo.com/article/mainland-china-cdn (目前文章已经加密)
Clash Verge规则集代码:https://linux.do/t/topic/89820
其他教程:
Clash Verge使用Hysteria2教程: https://blog.echosec.top/p/clash-verge-hysteria/
Clash Verge开启Tun模式教程:https://nlog.1024.ee/newsoftware-clash-verge
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#Cloudflare #优选域名 #优选
分享个人收集整理的CloudFlare优选域名和优选IP
其他优选域名:
第三方维护的优选官方域名
ProxyIP代理域名:
IP落地区域: 美国 维护频率: 12小时/次
IP落地区域: 新加坡 维护频率: 12小时/次
IP落地区域: 日本 维护频率: 12小时/次
IP落地区域: 香港 维护频率: 12小时/次
IP落地区域: 阿里云 维护频率: 4小时/次
IP落地区域: 甲骨文 维护频率: 4小时/次
IP落地区域: 数码海 维护频率: 4小时/次 (CMLiusss大佬提供)
优选IP在线查询:
https://cfip.ashrvpn.v6.army/ (优先推荐)
https://prod-test.jdevcloud.com/ (次优推荐)
https://cf.090227.xyz/
https://addressesapi.090227.xyz/CloudFlareYes
https://addressesapi.090227.xyz/ip.164746.xyz (CMLiu大佬 https://blog.090227.xyz 提供)
https://ipdb.030101.xyz/api/bestproxybeta.txt
https://ipdb.030101.xyz/bestproxybeta/
https://ipdb.api.030101.xyz/?type=bestproxy&country=true (Mingyu大佬 https://t.me/HeroMsg 提供)
https://bihai.cf/CFIP/
https://bihai.cf/CFIP/CUCC/standard.txt (联通CFIP)
https://bihai.cf/CFIP/CMCC/standard.txt (移动CFIP,碧海大佬 https://bihai.cf 提供)
https://www.182682.xyz/ Cloudflare优选IP、CNAME等
https://www.182682.xyz/page/cloudflare/cname.html
https://vps789.com/public/sum/cfIpTop20
https://t.me/cf_no1
https://t.me/bestcfipas
已经失效:
(白嫖大佬 维护 )
https://monitor.gacjie.cn/page/cloudflare/ipv4.html
查找ProxyIP的方法:参考这里。
使用ProxyIP的方法:参考CMliu大佬 和NiREvil的源码和教程,Workers视频教程、Pages视频教程 。
ProxyIP用法示例:let proxyIP = 'workers.cloudflare.cyou'
ProxyIP有效性验证: https://proxyip.edtunnel.best/
内容参考:秋名山博客 、 宝塔迷博客 和Rentry的文章。
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分享个人收集整理的CloudFlare优选域名和优选IP
推荐优选域名
visa.com |visa国际
visa.cn |visa中国
cf.090227.xyz |CM大佬维护的优选
api-ipv4.ip.sb |IP查询器
fbi.gov |美国FBI
cf.yutian.us.kg |yutian大佬提供(失效)
fan.yutian.us.kg
cm.yutian.us.kg
8cc.free.hr
cmcc.8cc.free.hr
speed.heroargo.cloudns.biz |盒子大佬提供(失效)其他优选域名:
shopify.comtime.isicook.hkicook.twip.sbjapan.commalaysia.comrussia.comsingapore.comskk.moewww.visa.comwww.visa.com.sgwww.visa.com.hkwww.visa.com.twwww.visa.co.jpwww.visakorea.comwww.gco.gov.qawww.gov.sewww.gov.uawww.digitalocean.comwww.csgo.comwww.shopify.comwww.whoer.netwww.whatismyip.comwww.ipget.netwww.hugedomains.comwww.udacity.comwww.4chan.orgwww.okcupid.comwww.glassdoor.comwww.udemy.comwww.baipiao.eu.orgalejandracaiccedo.comlog.bpminecraft.comwww.boba88slot.comgur.gov.uawww.zsu.gov.uawww.iakeys.comedtunnel-dgp.pages.devwww.d-555.comwww.sean-now.comdownload.yunzhongzhuan.comwhatismyipaddress.comwww.ipaddress.mywww.pcmag.comwww.ipchicken.comwww.iplocation.netiplocation.iowww.who.intwww.wto.org第三方维护的优选官方域名
cfip.xxxxxxxx.tk |OTC提供维护官方优选bestcf.onecf.eu.org |Mingyu提供维护官方优选cf.zhetengsha.eu.org |小一提供维护官方优选acjp2.cloudflarest.link |KJKKK维护官方优选achk.cloudflarest.link |KJKKK维护官方优选xn--b6gac.eu.orgyx.887141.xyz8.889288.xyzcfip.1323123.xyzcf.515188.xyzcf-st.annoy.eu.orgcf.0sm.comcf.877771.xyzcf.345673.xyzspeed.marisalnc.com (ktff大佬提供维护)cfip.cfcdn.vip*.cloudflare.182682.xyz115155.xyzProxyIP代理域名:
ts.hpc.twcdn.xn--b6gac.eu.orgcdn-all.xn--b6gac.eu.org:443proxyip.puiyin.eu.orgmy-telegram-is-herocore.onecf.eu.org (Mingyu大佬维护)proxyip.us.fxxk.dedyn.ioIP落地区域: 美国 维护频率: 12小时/次
proxyip.sg.fxxk.dedyn.ioIP落地区域: 新加坡 维护频率: 12小时/次
proxyip.jp.fxxk.dedyn.ioIP落地区域: 日本 维护频率: 12小时/次
proxyip.hk.fxxk.dedyn.ioIP落地区域: 香港 维护频率: 12小时/次
proxyip.aliyun.fxxk.dedyn.io IP落地区域: 阿里云 维护频率: 4小时/次
proxyip.oracle.fxxk.dedyn.ioIP落地区域: 甲骨文 维护频率: 4小时/次
proxyip.digitalocean.fxxk.dedyn.ioIP落地区域: 数码海 维护频率: 4小时/次 (CMLiusss大佬提供)
hk.cf.zhetengsha.eu.orgsg.cf.zhetengsha.eu.orgus.cf.zhetengsha.eu.orgjp.cf.zhetengsha.eu.org (折腾啥 大佬提供)ipdb.rr.nubpb.radically.pro (From IR)优选IP在线查询:
https://cfip.ashrvpn.v6.army/ (优先推荐)
https://prod-test.jdevcloud.com/ (次优推荐)
https://cf.090227.xyz/
https://addressesapi.090227.xyz/CloudFlareYes
https://addressesapi.090227.xyz/ip.164746.xyz (CMLiu大佬 https://blog.090227.xyz 提供)
https://ipdb.030101.xyz/api/bestproxybeta.txt
https://ipdb.030101.xyz/bestproxybeta/
https://ipdb.api.030101.xyz/?type=bestproxy&country=true (Mingyu大佬 https://t.me/HeroMsg 提供)
https://bihai.cf/CFIP/
https://bihai.cf/CFIP/CUCC/standard.txt (联通CFIP)
https://bihai.cf/CFIP/CMCC/standard.txt (移动CFIP,碧海大佬 https://bihai.cf 提供)
https://www.182682.xyz/ Cloudflare优选IP、CNAME等
https://www.182682.xyz/page/cloudflare/cname.html
https://vps789.com/public/sum/cfIpTop20
https://t.me/cf_no1
https://t.me/bestcfipas
已经失效:
workers.cloudflare.cyou查找ProxyIP的方法:参考这里。
使用ProxyIP的方法:参考CMliu大佬 和NiREvil的源码和教程,Workers视频教程、Pages视频教程 。
ProxyIP用法示例:let proxyIP = 'workers.cloudflare.cyou'
ProxyIP有效性验证: https://proxyip.edtunnel.best/
内容参考:秋名山博客 、 宝塔迷博客 和Rentry的文章。
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#陶哲轩 #数学 #AI #辅助 #CoT
分享一个视频:https://www.youtube.com/watch?v=e049IoFBnLA
B站地址:
https://bilibili.com/video/BV1kssseFE6X
视频内容为:陶哲轩(美籍华人,数学界最高荣誉、菲尔兹奖获得者)在IMO 2024暨65界国际数学奥林匹亚会议上的演讲
主要内容:
1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年,最早的机器辅助计算可能是罗马人,然后是中国的算盘
2. 二战时就有人肉“计算机”,计算弹道和其他任务,多位女孩子,因为男士们在打仗,所以那时候的计算基本单位不是GPU,而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量”
3. 现在,数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言,叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库,通过众包的方式开发的,本科数学课程中看到的内容,比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等,这些都已经被形式化了,所以你不用从公理开始。
4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程,那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划,将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化,然后再将它们整合在一起,这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图,然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。
去年,陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了,使用了蓝图工具,参与的人中有概率论专家,甚至还有一些并非数学家的人,他们是程序员,但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务,并完成了它。
在数学领域,通常很难这么多人一起合作,一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时,你必须相信每个人的数学都是正确的。但是,一旦超过一定规模,这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器,它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容,会被拒绝。因此,你可以与一些从未见过的人合作。
5.最后是讲大语言模型,首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文(我猜是微软那篇《GPT-4,通用人工智能的火花》),论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题,但实际上,这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题,而是一个简化版本,并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题,成功率只有1%,论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。
6.陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案:
比如 CoT(Chain of Thought),也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对,但是如果让它一步步解释,可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧,比如尝试简单的例子,反证法,尝试逐步证明等。
比如让模型和编程语言或者工具连接,将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证,并且迭代的进行修正和验证,直到得到正确的结果,这可以提升大语言模型生成的效果。
即使借助这些手段,大语言模型还远远不能解决大多数数学问题,更不用说数学研究问题了!
7.当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心,表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展,还提到了他日常是怎么用 AI 的,比如说把 AI 当成灵感之源。
> 我曾遇到过一个问题,我尝试了几种方法,但都无法解决。于是,我尝试询问 GPT,你建议我使用什么其他方法来解决这个问题?GPT 给我提供了 10 种可能的方法,其中有 5 种我已经尝试过,或者明显没有帮助。的确,有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法,那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时,我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以,将 GPT 视为一个交流伙伴,它确实具有一定的用处。
还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码,让它自动生成下一步的证明结果,Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。
> 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具,你只需要写下一半的证明,它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下,它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说,我接受这个答案。好的,那么在这种情况下,我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行,尽管你可能看不清楚,却真的解决了这个问题。所以,你不能盲目接受它的输入,因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解,这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行,它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验,即通过迭代地让 AI 提供证明,然后让编译器进行反馈,如果编译出错,就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法,我们开始能够验证四五步长的证明。当然,一个大型的证明可能需要数万行。所以,我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是,这已经是一个相当有用的工具。
8.对于大家关心的问题: AI 在数学领域现在到了哪一个阶段?是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题?
陶哲轩也给出了他的看法:
> 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题,你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此,它们也不是完全可靠的,但还是有用的。不过至少在接下来的几年里,它们基本上将是非常有用的辅助工具,超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。
他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向:
- AI 能够非常好地生成有价值的猜想
> 比如,我们已经看到了关于结理论的例子,它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此,我们希望能够创建大量的数据集,输入到 AI 中,它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点,部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。
- 批量或者说规模化的证明大量数学定理
> 现在,因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程,我们一次只能证明一个定理,如果你效率很高,可能一次能证明两三个。但是有了 AI,你可以设想一下未来的情况,我们不是试图解决一个问题,而是处理一类类似的1000个问题,然后告诉AI,尝试用这个方法解决这 1000 个问题,然后报告结果,哦,我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢?我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法,又能解决多少问题?你可以开始探索问题的空间,而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情,或者是你需要几十年时间,通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么,不能做什么。但是有了这些工具,你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以,未来将会非常令人兴奋。
9.演讲环节结束前的最后一句话说的特别好:
> 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上,我们必须这样做,因为如果我们自己都不知道如何做这些事情,就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。
这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题:如果我们自己都不知道如何构建软件,就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。
尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用,但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。
总结的内容源自宝玉大佬 的总结。
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分享一个视频:https://www.youtube.com/watch?v=e049IoFBnLA
B站地址:
https://bilibili.com/video/BV1kssseFE6X
视频内容为:陶哲轩(美籍华人,数学界最高荣誉、菲尔兹奖获得者)在IMO 2024暨65界国际数学奥林匹亚会议上的演讲
主要内容:
1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年,最早的机器辅助计算可能是罗马人,然后是中国的算盘
2. 二战时就有人肉“计算机”,计算弹道和其他任务,多位女孩子,因为男士们在打仗,所以那时候的计算基本单位不是GPU,而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量”
3. 现在,数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言,叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库,通过众包的方式开发的,本科数学课程中看到的内容,比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等,这些都已经被形式化了,所以你不用从公理开始。
4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程,那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划,将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化,然后再将它们整合在一起,这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图,然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。
去年,陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了,使用了蓝图工具,参与的人中有概率论专家,甚至还有一些并非数学家的人,他们是程序员,但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务,并完成了它。
在数学领域,通常很难这么多人一起合作,一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时,你必须相信每个人的数学都是正确的。但是,一旦超过一定规模,这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器,它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容,会被拒绝。因此,你可以与一些从未见过的人合作。
5.最后是讲大语言模型,首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文(我猜是微软那篇《GPT-4,通用人工智能的火花》),论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题,但实际上,这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题,而是一个简化版本,并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题,成功率只有1%,论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。
6.陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案:
比如 CoT(Chain of Thought),也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对,但是如果让它一步步解释,可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧,比如尝试简单的例子,反证法,尝试逐步证明等。
比如让模型和编程语言或者工具连接,将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证,并且迭代的进行修正和验证,直到得到正确的结果,这可以提升大语言模型生成的效果。
即使借助这些手段,大语言模型还远远不能解决大多数数学问题,更不用说数学研究问题了!
7.当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心,表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展,还提到了他日常是怎么用 AI 的,比如说把 AI 当成灵感之源。
> 我曾遇到过一个问题,我尝试了几种方法,但都无法解决。于是,我尝试询问 GPT,你建议我使用什么其他方法来解决这个问题?GPT 给我提供了 10 种可能的方法,其中有 5 种我已经尝试过,或者明显没有帮助。的确,有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法,那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时,我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以,将 GPT 视为一个交流伙伴,它确实具有一定的用处。
还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码,让它自动生成下一步的证明结果,Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。
> 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具,你只需要写下一半的证明,它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下,它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说,我接受这个答案。好的,那么在这种情况下,我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行,尽管你可能看不清楚,却真的解决了这个问题。所以,你不能盲目接受它的输入,因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解,这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行,它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验,即通过迭代地让 AI 提供证明,然后让编译器进行反馈,如果编译出错,就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法,我们开始能够验证四五步长的证明。当然,一个大型的证明可能需要数万行。所以,我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是,这已经是一个相当有用的工具。
8.对于大家关心的问题: AI 在数学领域现在到了哪一个阶段?是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题?
陶哲轩也给出了他的看法:
> 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题,你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此,它们也不是完全可靠的,但还是有用的。不过至少在接下来的几年里,它们基本上将是非常有用的辅助工具,超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。
他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向:
- AI 能够非常好地生成有价值的猜想
> 比如,我们已经看到了关于结理论的例子,它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此,我们希望能够创建大量的数据集,输入到 AI 中,它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点,部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。
- 批量或者说规模化的证明大量数学定理
> 现在,因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程,我们一次只能证明一个定理,如果你效率很高,可能一次能证明两三个。但是有了 AI,你可以设想一下未来的情况,我们不是试图解决一个问题,而是处理一类类似的1000个问题,然后告诉AI,尝试用这个方法解决这 1000 个问题,然后报告结果,哦,我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢?我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法,又能解决多少问题?你可以开始探索问题的空间,而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情,或者是你需要几十年时间,通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么,不能做什么。但是有了这些工具,你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以,未来将会非常令人兴奋。
9.演讲环节结束前的最后一句话说的特别好:
> 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上,我们必须这样做,因为如果我们自己都不知道如何做这些事情,就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。
这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题:如果我们自己都不知道如何构建软件,就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。
尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用,但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。
总结的内容源自宝玉大佬 的总结。
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