Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Giáo sư Ernest Liu, nhà toán học tại UCLA, đã tận dụng các khả năng tiên tiến của GPT-5 để giải quyết các bài toán tối ưu hóa phức tạp đã làm đau đầu các chuyên gia trong nhiều thập kỷ. Với nền tảng về toán học ứng dụng và lý thuyết tối ưu hóa, Giáo sư Liu ban đầu đã thử giải các bài toán đơn giản hơn bằng GPT-3.5, nhưng nhận thấy hiệu suất của nó không ổn định. Bị cuốn hút bởi tiềm năng của AI trong toán học, Giáo sư Liu sau đó đã chuyển sang GPT-5, và nó đã cho thấy những cải tiến đáng kể trong việc xử lý các khái niệm toán học.

Giáo sư Liu tập trung vào Nesterov Accelerated Gradient (NAG), giúp cải thiện tốc độ của các thuật toán mà không làm mất đi tính ổn định. Mặc dù được phát hiện vào năm 1983, hiện tượng này vẫn chưa được hiểu đầy đủ. Thông qua sự hợp tác với GPT-5, Giáo sư Liu đã tìm hiểu lý do tại sao việc tăng xung lượng của thuật toán với NAG lại không dẫn đến sự bất ổn định. Câu hỏi này vẫn chưa được giải đáp trong nhiều thập kỷ.

Trong các buổi làm việc muộn với GPT-5, Giáo sư Liu đã bị ấn tượng bởi cách tiếp cận sáng tạo và độc đáo của AI này trong việc giải quyết vấn đề. Mặc dù AI đôi khi mắc lỗi trong lập luận, nhưng nó đã cung cấp cho Liu những góc nhìn và ý tưởng mới mẻ từ kho tàng toán học đồ sộ. Sự hợp tác này cho phép Liu nhanh chóng xem xét và loại bỏ các phương pháp tiếp cận khác nhau, đẩy nhanh đáng kể quá trình nghiên cứu của ông.

Bước đột phá đến khi GPT-5 đề xuất một cách sắp xếp lại mới các phương trình liên quan đến NAG. Mặc dù đề xuất ban đầu còn nhiều thiếu sót, nhưng nó chứa đựng những hiểu biết sâu sắc về cấu trúc mà Liu đã tinh chỉnh và phát triển thành một bằng chứng khả thi. Sự hợp tác này với GPT-5 đã giúp Liu hoàn thành trong khoảng 12 giờ những gì mà ông phải mất hàng tuần làm việc một mình.

Kinh nghiệm của Liu với GPT-5 không chỉ thúc đẩy nghiên cứu của ông mà còn chứng minh tiềm năng của AI như một công cụ mạnh mẽ để khám phá và hình thành ý tưởng trong toán học. Nghiên cứu của ông, hiện đang được bình duyệt ngang hàng, nhấn mạnh tầm quan trọng của chuyên môn con người trong việc chuyển đổi các đề xuất AI thành những tiến bộ khoa học có ý nghĩa. Câu chuyện thành công của Liu là nguồn cảm hứng cho việc tích hợp AI vào các phương pháp nghiên cứu, có khả năng thay đổi cách chúng ta tiếp cận các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực.