OpenAI 722 AI üretimli matematik el yazısı yayımladı, Mistral ise 1T parametreli Le Chonk'u tanıttı

OpenAI 722 AI üretimli matematik el yazısı yayımladı

OpenAI, iç frontier modelin oluşturduğu yeni matematik sonuçlarının geniş bir yelpazesini yayımladı. Yayın, 372 aileye gruplanmış ve 377 matematik problemini kapsayan 722 el yazısını içeriyor. Şirket, modelin matematikteki en iyi 500 açık problemden 90'ını tamamen çözdüğünü, birkaç bin yıllık ödül problemleriyle ilgili olarak ise kısmen ilerleme kaydettiğini; bunlar arasında Riemann hipotezi, Hodge hipotezi ve Birch ile Swinnerton-Dyer hipotezinin gösterildiğini açıklıyor.

Öne çıkan sonuçlar arasında, zeta fonksiyonunun 7/8'den büyük gerçek kısımla sıfırları olmadığını gösteren yarı-Riemann hipotezi yer alıyor. Model ayrıca matris çarpımının üssünü en fazla 2,25 olarak belirleyerek önceki rekor olan yaklaşık 2,37'yi iyileştirdi. Diğer kanıtlar arasında R^3'te Kakeya hipotezinin çözümü ve Hadwiger-Nelson probleminde 6 ya da 7'ye çıkan alt sınırın geliştirilmesi bulunuyor. OpenAI, neredeyse tüm sonuçların tek bir istemden elde edildiğini, bu istemin bir AI aracısına verildiğini ve iç Pro modelin her problem için ortalama üç saat harcadığını duyurdu.

Şirket, Institute for Advanced Study'de faaliyet gösteren bağımsız matematik ve yapay zekâ danışmanları grubuna danışma yaptı. Sosyal ağlarda birkaç matematikçi sonuçlara karşı hayranlığını dile getirdi; ancak hiçbiri dış araştırmacılar tarafından henüz doğrulanmadı.

Mistral 1T parametreli Le Chonk modelini önceden tanıttı

Mistral, halka açık ön incelemede Mistral Large 4'ü, lakabı Le Chonk olan, 1 trilyon parametreye sahip ve 49 milyar aktif parametresi bulunan bir modeli yayımladı. Şirket, toplu değerlendirmelerde bunun ABD'den veya Avrupa'dan gelen en iyi açık ağırlıklı model olduğunu; siber güvenlik, üretim ve finans iş yüklerinde en yeni düzeyde performans sergilediğini açıklıyor.

Mistral'e göre model, Avrupa'daki veri merkezlerinde, bunların arasında Bruyères-le-Châtel kümesinde bulunan 3 800 NVIDIA Grace Blackwell GPU üzerinde sıfırdan eğitildi. Eğitim verilerinin büyük bir kısmı çok dilliydi. Açık kaynaklı yazılım ortamında gerçek açıkları yeniden üretmek ve ardından düzeltmeleri istenen testte ML4, %82 oranını kaydetti; şirkete göre bu tüm modeller arasında en yüksek orandı. Model DeepSWE v1.1'de %62 elde etti.

Açık ağırlıkların yayımlanması 27 Ekim'de planlanıyor. Mistral'in icra direktörü Arthur Mensh, modelin şirketin kendi hesaplama güçlerinde eğitildiğini ve orada çalıştığını, güçlendirmeli öğrenmede ise üstünlük göstergesi olmadığını söyledi.

Kaynaklar: Techmeme