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    哲轩:GPT-4神助攻,写Python代码轻松省半小时

    刚刚,哲轩大赞:用ChatGPT写Python代码,效果真是太好了,它直接为我节省了数学研究中半小时的工作量! 作为实验,他要求ChatGPT写一段Python代码,为每个自然数n计算1,......,n} 的每个子序列,检查该子序列上的序列φ是否是不递减的 3.找到满足φ 不递减的最长子序列 接着,ChatGPT就给出了一段Python代码。...哲轩对此表示,有趣的是,GPT生成的Python代码与该网友挖掘的C/C++算法非常相似(例如使用相同的变量名称「result」),但与现有的的Python欧拉函数代码完全不同,后者可以从谷歌搜索中找到...就好像GPT锁定了这段C代码(也许是因为它似乎出现在网络上的多处,并且对背后原理的解释非常优秀),并且更喜欢将其转换为Python,而不是使用表面上更相关的「命中」,这与搜索引擎的运行方式相反。...哲轩回复道:我不常用Python,所以我并没有可以直接调用的基本语法(比如for循环)。

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    GitHub Copilot让哲轩感到“不安”

    并且哲轩还给出了一个具体的案例做阐述。 例如在上面这个例子中,哲轩先是将一个积分分成了三块。 然后他用语言描述了如何对第一块的内容做估计,以及说明了一下如何估计剩下两块的内容。...它基于哲轩给出的内容,“啪的一下”,就提出了一大长段的建议内容。 哲轩对此表示: 虽然Copilot给出的建议不都是可用的,但最终,我估计有十几句是被我用到了博客文章里。...网友在看到哲轩的安利之后也表示赞成,认为GitHub Copilot对非编程相关的内容也是一个非常好的文本工具。...而这并不是哲轩第一次给AI工具“带盐”了,在此之前,他便已经推荐过GPT-4、VSCode等等。 那么这次在GitHub Copilot的加持之下,哲轩又完成了怎样的一项工作? 我们继续往下看。...接下来,哲轩介绍了一些估计非负量的和或积分的上界的常用方法,包括算术平均值-几何平均值不等式、Holder不等式、Markov不等式等。

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    Python基础字符串

    Python的语法采用缩进的方式,一般使用四个空格,并且是大小写敏感的 字符编码 计算机只能处理数字,如果要处理文本,必须先把文本转换成数字才能处理 采用8个比特(bit)作为一个字节(byte) 一个字节能表示的最大的整数是...65 把英文字母和其他语言编码成一张Unicode编码表,一个字符两个字节 例如:中是20013 把英文字母和其他语言转化成UTF-8编码(可变长编码),一个英文字符是一个字节,一个中文字符是三个字节 python...的字符串 python3版本中,字符串以Unicode编码,支持多语言 使用函数ord()把一个字符转化成10进制整数,例如:print(ord('A')) 输出 65 使用函数char()把10进制整数转化成字符...".encode("utf-8")) 输出 b'\xe9\x99\xb6\xe5\xa3\xab\xe6\xb6\xb5' python定义bytes数据用前缀加个b 从网络读取数据是字节流,使用decode...s块钱" % ("士涵",10000) print(info) 输出:我是士涵,我有10000块钱 后面括号里面的内容一定要和前面的顺序对应好

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    哲轩用大模型辅助解决数学问题:生成代码、编辑LaTeX公式都很好用

    几个月来,数学家哲轩多次尝试使用 ChatGPT 辅助解决数学问题,并与大家分享他的试验结果。网友在围观的同时还会和哲轩进行一些交流,或者给出 ChatGPT 的使用技巧建议。...今天,哲轩又尝试用 ChatGPT 生成可采用 LaTeX 表达式的程序代码,并最终得到了一段可用的 VSCode 代码。...哲轩表示 ChatGPT 能够生成涉及正则表达式的复杂代码片段,并且很有效。...前几天,哲轩尝试使用 ChatGPT 写 Python 代码来计算 Phi 非递减序列的数学问题,结果 ChatGPT 生成了一个非常聪明的程序来计算 totient 函数,但部分地方存在计算偏差。...在讨论中,哲轩提到:「完整正确的 Python 代码对解决数学问题有很大帮助,但他不常用 Python 编写代码,GPT 提供的代码有些许错误,需要手动改正。」

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    哲轩发新论文了,又是AI帮忙的那种

    不到一个月的时间,哲轩又一篇论文上线: 这次是关于欧拉函数的单调非递减序列,他通过初等论证证明了一个名为M(x)函数的渐近式。...不过,这次哲轩承认: AI工具对他的核心研究并不那么有用(但他也表示可能是不想打破一些已有习惯去尝试)。 对他帮助最大的其实是编码和生成论文中的流程图初稿。 对于前者,哲轩已多次提及。...GPT可以让我不用去管计算任务中究竟用的是何种语言(Python还是SAGE、regex等),几乎只需用自然语言向它提出请求,它就能为我输出合格的代码(尽管我还得再编译一下)。...而将该结果与上面的结果相结合,哲轩就得到了渐近式: 所以在特殊情况下: 它既回答了Erdős的问题,也回答了与Pollack, Pomerance和Treviño所密切相关的问题。...在论文的最后一部分,哲轩还讨论了强猜想(1)的一些近似反例,这些例子表明,如果不假设一些“相当强的假设”,可能很难接近证明此猜想。

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    新晋 ACM Fellow 大程,8 篇 NeurIPS 论文详解

    编辑 | 刘萍 近日2019年 ACM Fellows 增选结果出炉之后,备受人们关注,其中除谢源、周礼栋、陈熙霖等业界和学术界著名学者外,目前在悉尼大学任教、且担任优必选科技人工智能首席科学家的大程教授也是人们瞩目的焦点...大程于2002年毕业于中国科学技术大学,2004年获得中国香港中文大学硕士学位,2007年获得英国伦敦大学博士学位。...如今年仅40岁左右,大程已然成为ACM Fellow(2019)、IEEE Fellow(2014)、IAPR Fellow(2012)等,且2016年当选欧洲科学院外籍院士,诸多荣誉加身,可谓是青年学者中的翘楚...最近(12月8日-14日)在加拿大温哥华举办的NeurIPS 2019中,大程教授(带领下的优必选悉尼大学AI中心)共有 8 篇论文入选,也成为本届会议入选论文数量最多的华人学者。...这些论文也代表了大程教授近期的研究主题和进展,近日大程团队人员将这些论文整理并做详细解读,分享给读者如下: 编者注:如对论文内容感兴趣,可关注 微信公众号「AI 科技评论」,回复「大程@NeurIPS2019

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    哲轩:用ChatGPT写代码太省时间了

    机器之心报道 机器之心编辑部 自从用上了 ChatGPT,哲轩就时不时来夸奖一番。 数学家哲轩可太喜欢 ChatGPT 了! 几个月前,我们报道过哲轩使用 ChatGPT 辅助解决数学问题。...哲轩还认为,「我预计如果使用得当,到 2026 年,AI 将成为数学研究和许多其他领域值得信赖的合著者。」...今日,哲轩又分享了一个新体验:使用 ChatGPT 写 Python 代码计算 Phi 非递减序列的数学问题,他觉得也非常有价值。...在这次体验中,他使用的 Prompt 是「I would like to write a program in some standard programming language (e.g., Python...哲轩表示,我不经常用 Python 编写代码,所以我也没有掌握一些基本语法(比如 for 循环),并且按引用传递和按值传递之间存在一些微妙之处,这让我很困惑。

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    哲轩论文漏洞竟被AI发现,26年预言要成真!看定理名猜出研究方向,大神直呼AI能力惊人

    最后,哲轩决定不在这部分论证中使用渐进符号,而是建立了一个带有确定常数C的不等式: 其中, 最开始,哲轩认为用诸如C=7这样的值来证明不等式会「更简单」。...它不仅能正确预测出用于各种例行验证的多行代码,还能根据哲轩提供定理的名称,推断出他想要往哪个方向做研究。 这让哲轩连连惊呼:太不可思议了!...入坑GPT-4+GitHub Copilot,疯狂安利 早在9月初,哲轩就曾发帖大赞ChatGPT生成Python代码的效果——直接节省了半小时的工作量!...作为实验,他要求ChatGPT写一段Python代码,为每个自然数n计算1,...,n的最长子序列的长度() ,其中欧拉全能函数ϕ不递减。...马上有人现身说法表示,是这样的,自己的朋友此前除了Excel公式外不会写任何东西,但现在,他已经能用GPT-4编写Python应用程序了!

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    哲轩青睐的证明助手Lean,用上了大模型

    数学家哲轩在之前的一篇博客中说道。 哲轩这样说了,也这样做了。...不仅如此,前几天,哲轩表示:对多项式 Freiman-Ruzsa 猜想(PFR)的证明进行形式化的 Lean4 项目成功完成,并且耗时仅三周时间。...关于上述研究的更多内容,感兴趣的读者可以参考《哲轩用 AI 形式化的证明究竟是什么?一文看懂 PFR 猜想的前世今生》。...看到这,细心的读者可能已经发现了端倪,大神在进行数学研究时,多次都提到过 Lean。简单来讲,Lean 是一种可帮助数学家验证定理的编程语言,用户可以在其中编写和验证证明。...现在已经有人实现了,开放平台 LeanDojo 团队(关于 LeanDojo,可参考「AI 大模型帮哲轩解题,还能证明数学定理了?」)

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    【AIDL专栏】建华:深度神经网络与语音(附PPT)

    导读 在中国人工智能学会举办的第一期《人工智能前沿讲习班》,中科院自动化研究所建华老师做了题为《深度神经网络与语音》的报告。...建华老师在报告中主要介绍了深度神经网络在语音识别、语音合成、语音增强等方面的发展与应用现状。本文根据建华老师当日报告内容整理发布,对相关领域的研究工作具有长期价值。...「关注本公众号,回复“建华”,获取完整版PPT」 分享PPT仅供学习交流,请勿外传 讲师简介 建华,中科院自动化所模式识别国家重点实验室副主任、研究员、博士生导师、国家杰出青年基金获得者。...老师:语音具有一定规律性,通过“记忆”的方式能记住更多人发相同音时的频谱分布,因此深度学习方法提高语音识别性能并不奇怪。...老师:这是学术界公共问题。第一,高校研究人员需要考虑深度学习以外的问题,要对机器学习进行更深层次的分析,探索新的解决思路;第二,加强同企业的合作很必要。

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    哲轩:ChatGPT已加入我的数学工作流

    最近这些日子,哲轩对AI可是青眼有加,甚至在网上只谈论一个话题:AI,特别是大语言模型在数学研究中的应用。...这术语,这举例…乍一看,甚至骗过了哲轩的“法眼”,不过在检查一遍之后,发现: 答案是错的! Emmmmm,按理说一般人的逻辑到这里就该结束了——得出结论:ChatGPT的数学能力不太行。...但哲轩还没有止步,他仔细分析了ChatGPT给出的解答过程,发现并不是完全错误的,还是有可取之处。...虽然给出的证明的是意料中的不完全正确,但发现ChatGPT给出的论证思路是可以被固定下来的,并且这个思路他之前还从未见过。 这一通试用下来,直接打开了哲轩的思路。...随后,哲轩还具体上手演示了一把。

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    大程院士:深度学习“泛化”理论的回顾与前沿

    2020年7月9日,在世界人工智能大会上,大程教授(澳大利亚科学院院士)在科学前沿全体会议上和观众连线,并做了《预见·可信 AI》的报告。...在报告中,教授回顾了深度学习理论的发展,并介绍了最近在深度学习理论研究方面的进展,具体包括,为什么深层结构优于浅层结构?为什么随即梯度下降算法对于理解深度学习的泛化能力非常重要?...注:大程,人工智能和信息科学领域国际知名学者,澳大利亚科学院院士、欧洲科学院(Academia Europaea)外籍院士、ACM Fellow(Association for Computing Machinery...复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院院长、上海脑科学与类脑研究中心副主任冯建峰,上海科技大学信息科学与技术学院教授、执行院长虞晶怡和大程教授进行交流。...虞晶怡:院士这次报告非常精彩,整个报告聚焦于理论层面,当前有很多工作利用深度学习进行快速的3D估算,从而加速整个的判断过程。您对此有何看法?

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