[過去ﾛｸﾞ] 純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）19 (1002ﾚｽ)

純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）19 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1725190538/

上下前次1-新
通常表示 512ﾊﾞｲﾄ分割 ﾚｽ栞
抽出解除 ﾚｽ栞

---

このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ

---

ﾘﾛｰﾄﾞ規制です｡10分ほどで解除するので､他のﾌﾞﾗｳｻﾞへ避難してください｡

---

616: 死狂幻調教大師S.A.D.@月と六ベンツ [] 2025/03/18(火) 21:58:51.90 ID:PV23ty29 原稿書きあげるぐらいになったら点数もらえるからある程度の分量は書くといいよ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1725190538/616

617: １３２人目の素数さん [] 2025/03/19(水) 07:09:33.76 ID:+DlAmH51 >>614-616 ご苦労さまです 投稿ありがとう スレ主です >コンピューターが人間などを媒体としてコンピューター自体の能力が伸びると考えると面白い。 昔から、コンピューターの能力は ソフトとハードの二つの要素があって ハード面は、GPUの活用 ソフト面は、ディープラーニングの活用 で、AIが伸びてきた 思考時間（思考連鎖の生成）を追加した o1（下記）と、その後継で 数学も扱えるようになっている しかし、既存の知識で問題を解くことが主 今後どれだけの数学能力を獲得するかは、今後を見ていくしか無い (参考) ja.wikipedia.org/ o1 能力 o1は回答を生成する前に追加の思考時間（思考連鎖の生成）を費やすため、複雑な推論作業、特に科学[1]および数学[1]においてより効果的である。 以前のモデルと比較して、o1は最終的な回答を返す前に長い「思考連鎖」を生成するようにトレーニングされている[16][17]。ミラ・ムラティによると、この応答前に思考する能力は、新しい追加のパラダイムを表しており[18]、回答の生成時により多くの計算能力を費やすことによってモデルの出力を向上させている。一方、モデルスケーリングパラダイムは、モデルサイズ、トレーニングデータ、およびトレーニング計算能力を増加させることによって出力を向上させる[19]。 テスト結果は、精度と、回答前に思考に費やされた計算量の対数の間に相関関係があることを示唆している[17][16]。 アメリカ数学招待競技（英語版）では、GPT-4oの13%（1.8/15）に対し、83%（12.5/15）の問題に正答した[21]。 o1-miniはo1-previewよりも高速で80%安価である[23]。o1-previewと同じ「幅広い世界知識」は持っていない http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1725190538/617

---

ﾒﾓ帳

(0/65535文字)

---

上下前次1-新書関写板覧索設栞歴

---

ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ AAｻﾑﾈｲﾙ

---

Google検索

Wikipedia

---

ぬこの手 ぬこTOP 0.034s