Alex) (퍼트넘 시험에 대한 질문을 받은 후) 사실 퍼트넘 문제의 경우, 문제당 시간이 걸리는 짧고 지식 기반이라 우리 모델이 IMO 문제보다 오히려 더 잘 푼다는 것을 발견했습니다.
따라서 이제 진짜 미개척 분야는 시간제한이 있는 대회가 아니라, 더 길고 깊은 사고를 요구하는 문제들입니다.
하지만 다시 말하지만, 1.5 시간의 제한이 있는 문제와 1500시간이 걸리는 진짜 연구 혁신 사이에는 여전히 엄청난 격차가 있다고 생각합니다.
수학자들이 1500시간 걸린다 <-여기에는 여러번의 시도와 실패, 다른 방법으로 시도하는 것까지 다 포함이잖아. 한 증명이 1500시간 걸린다는 건 아닐테니까.
그러면 ai 10개에게 10개의 방법으로 다 다르게 연구하게 하면 한 번의 시도인 짧은 시간만에 답 나오는 거 아님?
이거때문에 1000만 아인슈타인, 데이터센터 속 천재를 기대하는 거고.
- dc official App
그래서 그 밑 답변에 병렬컴퓨팅이랑 섞어서 뭔가 시도하고 있다고 했자나 ㅇㅇ 문제풀이+문제검증이 합쳐진
imo보다 퍼트넘 문제를 더 잘푸는군
Ai 10개에게 10개의 서로 다른 방법으로 연구하게 시킨다 <- 이 부분이 문제임. IMO, 퍼트남 문제는 아무리 어려워도 결국 제한시간 안에, 제한된 지식으로 풀 수 있게 나온 문제들임. 하지만 실제 연구는 연구를 위한 탐색 공간이 말도 못하게 큼. 체스와 바둑의 비유가 좋을 것 같음. Ai가 체스는 진작 정복했지만 바둑은 2016년이 되어서야 정복한것과 비슷한 장벽이 경시대회문풀 - 실제 수학연구 사이에도 있는 것임
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그건 아님.. 수학 박사받는 학생들 중에 경시 경험 없는 사람들도 많음
일단 컨텍스트 한계가 있기 때문에 풀이에 참조해야 할 범위가 넓으면 넓을수록 잘못함 이것도 컴퓨팅 자원만 커지면 해결될 듯
https://m.dcinside.com/board/thesingularity/720666?page=1&s_pos=-720438&s_type=subject_m&serval=metr