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Várias fontes públicas
- Pesquisadores usam GPT-4 da OpenAI para aprofundar a velha questão, usando um método socrático para envolver a IA em discussões matizadas.
- O estudo sugere que grandes modelos de linguagem como GPT-4 podem descobrir novas perspectivas e oferecer insights sobre descobertas significativas em várias áreas.
- Os pesquisadores visam demonstrar que P não é igual a NP, guiando GPT-4 por várias iterações e usando personagens e prompts complexos para explorar a matemática por trás da conjectura.
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Pesquisadores usam GPT-4 da OpenAI para investigar o debate P = NP e apontam o potencial da IA para fazer descobertas revolucionárias.
Qual o papel da IA na solução do dilema P = NP?
P é igual a NP? Feita há quase 50 anos, essa questão mergulha profundamente nas capacidades dos computadores, mas apesar de décadas de investigação, permanece sem resposta. Hoje, a IA generativa se junta à busca.
Em seu estudo intitulado "Large Language Model for Science: A Study on P vs. NP", o autor principal Qingxiu Dong e seus colegas usam o grande modelo de linguagem GPT-4 da OpenAI. Com o método que chamam de socrático, eles conduzem GPT-4 em várias interações de chat.
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Como grandes modelos de linguagem podem moldar a pesquisa científica futura?
Dong et al. afirmam que seu trabalho mostra como grandes modelos de linguagem podem descobrir novas perspectivas, o que poderia levar a avanços científicos – um conceito que chamam de "LLMs for Science".
Por meio de 97 iterações de prompts, os autores guiam GPT-4 por investigações detalhadas das nuances de P = NP, precedendo cada prompt com uma declaração contextual para direcionar as respostas do GPT-4. Usando personagens como 'sábio filósofo' ou 'matemático competente em teoria da probabilidade', eles fazem GPT-4 assumir papéis específicos.
Sua tática é fazer com que GPT-4 refute a igualdade de P e NP. Para isso, eles primeiro assumem a igualdade, apresentam um exemplo e então revelam suas falhas – um método conhecido como prova por contradição.
Briefing de Sinal
- Sinal: A IA generativa pode resolver o problema não resolvido da ciência da computação?
- Região: Global
- Classe de Mercado: Tendências globais de serviços em nuvem
Presença Operacional
- As fontes publicadas devem identificar as partes afetadas, a abrangência operacional e a exposição de mercado antes que este mapa de tendências seja considerado completo.
Contexto de Mercado
- Relevância operacional: Médio
- Horizonte temporal: Próximo trimestre
O que assistir
- Fique atento a declarações oficiais, atualizações regulatórias, exposição de clientes ou parceiros e divulgações de acompanhamento.
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