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陶哲轩+谷歌王炸!AI破解67个数学难题🔥 🚨 数学圈和AI圈同时炸锅了! 谷歌DeepMind刚刚发布了最新系统 AlphaEvolve,这次真的不是闹着玩的。 最让我震惊的是:这篇论文的作者栏里竟然有 陶哲轩 (Terence Tao)!大神亲自下场,联手AI搞科研,这信号太明显了。🤯 👇 省流版核心看点: 1️⃣ 战绩恐怖: 这是一个基于大模型(LLM)+ 进化算法的系统。它在数学分析、数论、几何等领域一口气测试了 67个 复杂难题。 2️⃣ 超越人类: 它不仅重现了大多数已知最佳解,还在部分问题上发现了比人类已知结果更好的解! 甚至能自己推导通用公式。 3️⃣ 工业级科研: 论文直言,数学发现正式进入“工业化”阶段。以前靠天才灵光一闪,以后可能靠AI日夜兼程地“进化”出答案。 📜 论文指路 📄 Title: Mathematical exploration and discovery at scale 🏛️ 机构: Google DeepMind, UCLA等 🤔 博主思考: 连陶哲轩这样的“人类智力天花板”都在用AI辅助研究了。我们普通研究生/科研党,是不是更应该通过AI来放大自己的能力,而不是焦虑被替代? 📦 资源获取 论文PDF链接太长,不方便复制。 💬 评论区回复 “陶哲轩”,直接发你论文原文+摘要链接! #人工智能 #AI前沿 #陶哲轩 #DeepMind #数学 #科研 #黑科技 #大模型 #博士 #深度学习 #论文分享 #AlphaEvolve
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鸭舌帽1周前
#一般人不告诉他 天文学家常常借助分光镜来估算天体的温度分光镜是由罗伯特威廉本生,本生灯的发明者和古斯塔夫罗伯特基尔霍夫这两位德国科学家于1859年发明的分光镜最初的用途是将某种物质加热到白质状态后分析其中的元素,每种元素发出可见光的特征化波长本身还借助分光镜发现了两种新元素--铯和铷,在这之后,人们发现可以通过相同颜色的分析手段,并根据恒星或其他天体中元素发射和吸收光谱形成的谱线分析得知遥远天体上所存在的化学元素及其相应的温度许多年来,科学家们对恒星的分类方法不断加以改进早期的分类方式是根据恒星光谱中氢吸收谱线的强度,按照字母顺序从a到p划分成几个不同的等级之后,人们又根据表面温度的递减对恒星重新进行分类排序,绝大多数的恒星可被分入七种不同的光谱类型,新的新等序列从温度最高的o等星开始,到温度最低的M等星为止,中间去掉了几个字母o,b,a,f,g,k,m,科学家们编了一句著名的口诀来记忆这7个字母的顺序啊,漂亮的姑娘,吻我吧,现在天文学家不仅仅在可见光谱上观测宇宙为了避免地球大气层的干扰,科学家们将红外望远镜送人宇宙空间里用于探测红外短波辐射,与此同时,人们也不断扩展X射线望远镜和伽马射线望远镜所能探测的长波辐射的范围,以便对更高温度的天体进行观测
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