万古神帝最新资讯81解题率神经网络Codex开启高等数学世界大门物品领域应用前景广阔
在万古神帝的物品领域，最新研究揭示了一种神经网络Codex，它能够以高达81%的解题率解决高等数学问题。这项研究在PNAS上发表，展示了Codex在麻省理工学院课程难度的数学题目上的表现。
研究团队证明了Codex可以进行程序合成，从而自动解决大规模数学问题。通过小样本学习，这个模型能够自行解决数据集中的81%数学课程问题，并且其表现达到人类水平。
此前，人们普遍认为神经网络无法处理高等数学，但这项工作颠覆了这一共识。Codex之所以能实现这一点，是因为它不仅基于文本进行预训练，还对代码进行微调，使其能够生成用于解决大规模数学问题的程序。
研究使用了来自MIT六门和哥伦比亚大学一门课的大型数据集，以及MATH基准测试来检测OpenAI Codex的能力。结果显示，Codex成功解答了265个问题，其中213个是自动完成的。
此外，该模型还展现出了小样本学习能力。当零样本学习无法解答的问题时，它会使用相似性引擎和余弦相似度从已有答案中找到最相似的例子作为提示。
该技术不仅能帮助学生更有效地学习，也为教师提供了一种生成新内容并评估难度等级的手段。此外，由于机器生成的问题与人工编写的问题难度相当且质量接近，这为教育创新开辟了新的可能性。
