喝点VC｜红杉资本对话Harmonic联创：数学即推理，合成数据是模型的新燃料，计算资源和自博弈是进步的关键

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图片来源：Sequoia Capital Z Highlights 数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧，但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出， 通过递归自我改进，AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。 随着AI在模式识别和自我改进方面的进步，它可能参与解决大型数学难题，如黎曼猜想。同时，数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。 在数学研究中，数据相对匮乏， 因此合成数据成为模型训练的关键。 通过自发生成合成数据，系统可以在较低级别上构建复杂性，从而更好地提高自身。Tudor认为， 计算资源的投入和自我博弈模式 是推动模型进步的重要因素。此外，数学问题可以通过代码复杂性进行分解和解决，使得AI能够处理更大、更复杂的问题。 通过观察系统的复杂性，许多问题可以被拆分成更小的部分，然后一个一个解决。 ………………………………