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    那些被一行代码蒸发1个亿的智能合约,形式化验证了解一下? | 人物志

    「人物志」为区块链大本营(ID:blockchain_camp)着力打造的人物栏目,以「趣味而不失专业,可读而不失深度」为宗旨,每期邀请区块链领域的顶级专家和开发者就行业、投融资、开发、案例、项目实践等展开探讨。 作为以太坊生态的核心,智能合约这几年发展迅速。最早的智能合约,可以追溯到1995年,由密码学家尼克萨博首次提出。智能合约在多方参与、复杂交易的场景中有明显优势。 然而,近期随着智能合约安全问题的频繁出现,智能合约的劣势也愈发明显,包括智能合约如何对实体资产进行控制,从而保证其有效地执行合约;以及如

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    硬件高效的线性注意力机制Gated Linear Attention论文阅读

    上篇文章 flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法的理解 根据GLA Transformer Paper(https://arxiv.org/pdf/2312.06635 作者是这位大佬 @sonta)通过对Linear Attention的完全并行和RNN以及Chunkwise形式的介绍理解了Linear Attention的Chunkwise并行算法的原理。但是paper还没有读完,后续在paper里面提出了Gated Linear Attention Transformer,它正是基于Chunkwise Linear Attention的思想来做的,不过仍有很多的工程细节需要明了。这篇文章就来继续阅读一下paper剩下的部分,把握下GLA的计算流程以及PyTorch实现。下面对Paper的第三节和第四节进行理解,由于个人感觉Paper公式有点多,所以并没有对paper进行大量直接翻译,更多的是读了一些部分之后直接大白话一点写一下我对各个部分的理解和总结。这样可能会忽略一些细节,建议读者结合原Paper阅读。

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    将数学题转化成代码,谷歌这项研究让机器证明的正确率大幅提高

    机器之心报道 编辑:蛋酱 研究者预估,如果达到 100% 的正确率水平,「我们肯定会创造出赢得国际数学奥林匹克金牌的 AI 智能体。」 计算机被用来验证数学证明已经有一段时间了,但它们只有在使用专门设计的证明语言准备问题时才能做到这一点,而无法处理数学符号和数学家使用的书面文本的混合体。 如果把用自然语言编写的数学问题转换为正式代码,让计算机更容易解决它们,或许能够帮助构建能探索数学新发现的机器。 这个过程被称为形式化(formalisation),但仅仅一个证明就可能需要数年的工作,因此只有一小部分数学知

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    领券