近日，谷歌发表在《Nature》科学杂志上的一篇论文再次在AI领域引起了轰动——谷歌DeepMind开发的新人工智能系统AlphaGeometry已经能够解决复杂的几何问题，其水平与国际数学奥林匹克（IMO）的金牌得主相当。测试集中的30个几何问题全都来自2000年至2022年的国际奥林匹克竞赛，AlphaGeometry在竞赛时间限制内共解决了其中的25个问题，其解题能力据称几乎可媲美最优秀的年轻数学家。数学教练、前奥林匹克金牌得主Evan Chen（陈谊廷）对AlphaGeometry给予了高度评价：“AlphaGeometry的输出令人印象深刻，因为它既可验证而又干净。过去针对基于证明的竞赛问题的人工智能解决方案总是时好时坏（输出有时正确，需要人工检查），而AlphaGeometry没有这个弱点：它的解决方案具有可机器验证的结构。并且，它的输出仍然是可读的。人们可以想象到一个计算机程序通过蛮力坐标系统来解决几何问题：想象一下一页又一页繁琐的代数计算。而AlphaGeometry不是这样的。它是像学生一样使用角度和相似三角形的经典几何规则。”由于缺乏推理能力和训练数据，过去通常认为人工智能在几何和数学领域难以解决复杂问题。而AlphaGeometry的系统结合了两种不同的方法获得了突破：一种生成直观思路的神经语言模型，以及一种使用形式逻辑和规则验证这些思路的符号推演引擎。谷歌表示，解决奥林匹克级别的几何问题是在发展通往更先进更普遍的人工智能系统路径上的重要里程碑，AlphaGeometry证明了人工智能在逻辑推理方面不断增强的能力，以及发现和验证新知识的能力。谷歌已公开发布AlphaGeometry的代码和模型，期待能为数学、科学和人工智能开辟新的可能性。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5模型链接：https://github.com/google-deepmind/alphageometry
编辑：左右里
资讯来源：Google官网、《Nature》
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借助众多白帽子的力量，针对目标系统在规定时间内进行漏洞悬赏测试。
在收到有效的漏洞后，按漏洞风险等级给予白帽子一定的奖励。通常情况下是按漏洞付费，性价比较高。
同时，不同白帽子的技能研究方向可能不同，在进行测试的时候更为全面。
文章来源: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTc2MDYxMw==&mid=2458537062&idx=2&sn=9eb7ff7752e037880b31ac328c245e4f&chksm=b18d7cec86faf5fa72170f0ce0b00ac4cd8b58f3db741a56c921e4b1c8b60175b95be375020b&scene=58&subscene=0#rd
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