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FunSearch hè chjamatu cusì perchè cerca funzioni matematiche, micca perchè hè divertente. Tuttavia, certi pirsuni putissi cunziddiratu lu prublemu cap set un hoot: i matematichi ùn ponu ancu accunsentì nantu à u megliu à scioglie lu, facennu lu un veru misteru numericu. Deepmind hà digià fattu avanzà in l'intelligenza artificiale cù i so mudelli Alpha cum'è AlphaFold (piegamentu di prutezione), AlphaStar (StarCraft) è AlphaGo (playing Go). Questi sistemi ùn sò micca basati nantu à LLM, ma anu revelatu novi cuncetti matematichi.
Cù FunSearch, Deepmind principiatu cù un grande modu di lingua, una versione di PaLM 2 di Google chjamatu Codey. Ci hè un secondu livellu LLM à u travagliu, chì analizeghja a pruduzzioni di Codey è elimina l'infurmazioni incorrecte. A squadra daretu à stu travagliu ùn sapia micca se stu approcciu funziona è ùn hè ancu sicuru perchè, secondu u ricercatore. Deepmind Alhussein Fawzi.
Per principià, l'ingegneri à Deepmind creanu una rapprisintazioni Python di u prublema di u cap set, ma lasciò fora e linee chì descrizanu a suluzione. U travagliu di Codey era di aghjunghje linee chì risolviu precisamente u prublema. U stratu di verificazione d'errore poi puntua e soluzioni Codey per vede s'ellu sò precisi. In a matematica d'altu livellu, l'equazioni ponu avè più di una suluzione, ma micca tutti sò cunsiderati ugualmente boni. À u tempu, l'algoritmu identificanu i megliu suluzioni Codey è li inserisce in u mudellu.
DeepMind permette à FunSearch di funziona per parechji ghjorni, abbastanza longu per generà milioni di soluzioni pussibuli. Questu hà permessu à FunSearch di raffinà u codice è pruduce risultati megliu. Sicondu a ricerca recentemente publicata, L 'intelligenza artificiale truvò una suluzione scunnisciuta, ma curretta, per u prublema di u cap set. Deepmind hà ancu liberatu FunSearch nantu à un altru prublema matematicu difficiule chjamatu u prublema di imballaggio di u containeru, un algoritmu chì descrive u modu più efficau per imballà i cuntenituri. FunSearch hà trovu una suluzione più veloce di quelli calculati da l'omu.
I matematichi sò sempre in difficultà per integrà a tecnulugia LLM in u so travagliu è u travagliu di Deepmind mostra un caminu pussibule à seguità. A squadra crede chì questu approcciu hà potenziale perchè genera codice di l'urdinatore piuttostu cà a suluzione. Questu hè spessu più faciule da capisce è verificate cà i risultati matematichi crudi.
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