📌 OpenAI выложила 722 математические работы своей внутренней модели

Все статьи написала внутренняя модель компании, название которой не раскрывают. На GitHub они разбиты на 372 семейства, от теории чисел и теоретической информатики до геометрии и математической физики.

Среди заявленных результатов есть доказательство рациональной гипотезы Ходжа для абелевых многообразий с комплексным умножением, гипотезы Капланского о прямой конечности в характеристике два и новая оценка показателя иррациональности числа π.

Рецензию работы не проходили, и независимо их пока никто не проверял.

Около 4000 задач модель получила во время внутренней оценки. Её расширили, когда прежние математические тесты перестали отличать модели друг от друга.

В среднем на один результат уходило столько вычислений, сколько примерно за три часа тратит ChatGPT Pro в режиме рассуждений.

Для 162 работ выложены доказательства на Lean. Каталог этих формализаций сама OpenAI считает как частичный и непроверенный. К десяти результатам приложены сокращённые записи рассуждений модели.

О том, как публиковать такие результаты, OpenAI советовалась с независимой Консультативной группой по математике и ИИ при Институте перспективных исследований в Принстоне.

Компания также обещает финансировать математические семинары и конференции в будущем.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🖥 5 самых интересных фич Python 3.15 по версии Родриго Серрана

Родриго Серран разобрал в своём блоге пять нововведений Python 3.15, которые ему кажутся самыми интересными. Собрали их суть.

Ленивые импорты (PEP 810). Появилось ключевое слово lazy: помеченный модуль не загружается, пока имя реально не понадобилось. Отличный способ ускорить медленный старт приложения, особенно с тяжёлыми зависимостями.

lazy import json
lazy from math import sqrt

Встроенный frozendict (PEP 814). Неизменяемый и хешируемый словарь. Поменять или удалить ключ нельзя, прилетит TypeError, зато его можно использовать как ключ другого словаря или элемент множества.

version_info = frozendict({"major": 3, "minor": 15, "patch": 0})
version_info["patch"] += 1  # TypeError

Встроенный sentinel (PEP 661). Именованные заглушки, которые невозможно спутать с нормальными значениями вроде None. Удобно, когда None это валидный аргумент, а отличить «не передано» всё равно нужно. Печатают своё имя и образуют собственный тип, так что аннотации остаются чистыми.

NOTHING = sentinel("NOTHING")
if find_and_return(dataset, filter_function) is NOTHING:
    print("Никто не подошёл под условие")

Распаковка внутри comprehension (PEP 798). Теперь звёздочку можно использовать прямо в list, dict, set и генераторных выражениях. Нового поведения не добавляет, но заменяет вложенные циклы на короткую строку.

flat = [*sub for sub in nested]

Профайлер Tachyon (PEP 799). Высокочастотный сэмплирующий профайлер прямо в стандартной библиотеке: до миллиона замеров в секунду. Может профилировать скрипт или подключаться к уже запущенному процессу с минимальными накладными расходами.

python -m profiling.sampling run script.py
python -m profiling.sampling attach 12345

Источник: https://mathspp.com/blog/the-5-most-exciting-new-features-of-python-315

✔️ OpenAI обсуждает передачу Sora стартапу Билла Пиблза

Стартап рассчитывает переделать Sora в профессиональный инструментарий для кинематографистов, а OpenAI взамен получит долю в компании. Передача весов пока обсуждается, зато позволит лаборатории монетизировать замороженный проект.

Развитие Sora свернули из-за вычислительных расходов, по оценкам ежедневные убытки доходили до 1 млн долларов. После отмены возможной сделки с Disney на 1 млрд компания весной отключила веб-клиент, а в сентябре закрыла доступ к API.

Освободившиеся ускорители ушли на обучение моделей для кодинга и поддержку ChatGPT, а инфраструктурные риски генеративного видео теперь берёт на себя проект бывшего руководителя разработки Sora.
theinformation.com

✔️ Китайские НИИ создали альянс для математических моделей

В Yau Laboratory Alliance for Mathematics and Artificial Intelligence вошли восемь научных центров и больше тысячи учёных, инициатором выступил лауреат Филдсовской премии Шинтан Яу.

Цель в том, чтобы сократить технологическое отставание от США в фундаментальных науках. Заниматься альянс будет архитектурами для генерации гипотез, формализации доказательств и выстраивания цепочек рассуждений, а команды сосредоточатся на математических наборах данных и инструментах проверки.

Внедрение ИИ исследователи называют неизбежной сменой научной парадигмы и противопоставляют свой подход скепсису части академического сообщества, в том числе призывам филдсовского лауреата Теренса Тао повременить с генеративными алгоритмами.
scmp.com

✔️ CharacterАi подала на банкротство и ищет покупателя

Решение разработчик диалоговой платформы объясняет возросшим регуляторным, юридическим и операционным давлением, покупателя ищет через судебный аукцион.

Первым претендентом выступила The Walt Disney Company, предложившая 20 млн долларов за бессрочную неэксклюзивную лицензию и обязавшаяся дать техподдержку силами бывших разработчиков стартапа, ранее переманенных в штат.

Суд рассмотрит и заявки сторонних претендентов, готовых перебить ставку, завершить продажу планируют к началу декабря. До конца торгов платформа работает, но если новый владелец откажется её поддерживать, проект закроют.
businesswire.com

✔️ Nvidia открыла спецификации стоек Vera Rubin и стандарт Open Data Center

На OCP Global Summit компания передала в открытый фонд OCP спецификации вычислительных полок и стоек на архитектуре MGX 1.2.

Стандарт рассчитан на сверхплотные кластеры до 250 кВт на стойку и унифицирует прямое жидкостное охлаждение, шинопровод на 5000 А и питание 800 В постоянного тока. Открыта и архитектура процессоров Vera для координации агентных систем, так что OEM-производители смогут собирать совместимое оборудование без проприетарных документов.

Вместе с Google и AMD опубликован стандарт Open Data Center v0.7, а в открытый доступ выложены утилиты DSX OS для автоматизации развёртывания и проверки кластеров перед обучением.
nvidia.com

✔️ Атомная энергетика США внедряет ИИ

На большинстве из 94 действующих энергоблоков США языковые модели для работы с документацией уже используют или тестируют. Они составляют отчёты, разбирают данные о прошлых инцидентах и готовят инструкции по ремонту узлов. Разрабатывают их стартапы Atomic Canyon и Nuclearn, обучая на массиве регламентов NRC и закрытых базах знаний энергетических институтов.

Причины внедрения две, это отток опытных инженеров и бюрократические требования к проверке каждого технического шага. Ради стандартов безопасности системы ставят на серверах самих площадок или в защищённых ведомственных средах с разграничением доступа.

Автоматизация управления реакторами запрещена, алгоритмы работают только как поисковые и аналитические помощники, окончательное решение всегда принимает инженер.
ieee.org

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml