https://v.redd.it/7o4i1a5rebjd1/DASH_360.mp4?source=fallback
讨论总结
本次讨论主要聚焦于Google使用AlphaZero算法与预训练的大型语言模型（LLM）在IMO（国际数学奥林匹克）中获得银牌的事件。讨论内容涵盖了算法的开源情况、深度学习与强化学习的关系、数据在深度学习中的潜力等多个技术与应用层面。参与者对AlphaZero算法的未开源状态表示关注，同时也探讨了深度学习在推动技术进步中的作用。此外，讨论中还涉及了AlphaProof系统的设计与应用，以及数据在深度学习中的未开发潜力。
主要观点
- 👍 Google的AlphaZero算法与预训练LLM结合获得IMO银牌
- 支持理由：展示了深度学习与强化学习的结合在高级数学问题解决中的有效性。
- 反对声音：算法未开源，限制了进一步的研究与应用。
- 🔥 深度学习已经带来了很多成果，强化学习将推动真正的进步
- 正方观点：强化学习在自动化决策和优化问题中具有巨大潜力。
- 反方观点：强化学习的应用仍受限于数据和计算资源。
- 💡 AlphaProof系统的设计复杂，旨在提高数学定理证明的自动化水平
- 解释：系统结合了预训练语言模型和强化学习算法，推动数学证明的自动化。
金句与有趣评论
- “😂 The algo has been outlined in sufficient detail that multiple open source implementations exist.”
- 亮点：强调了尽管算法未开源，但已有多个开源实现。
- “🤔 Btw, they really don’t advertise it, but a human had to formalize the question as a list of rigorous assumptions and a required solution statement in the lean programming language.”
- 亮点：指出了人类在将问题形式化为严格假设和解决方案陈述方面的作用。
- “👀 AlphaProof系统的设计非常复杂，包括多个组件和层，如预训练的语言模型、强化学习算法以及数学证明引擎。”
- 亮点：详细描述了AlphaProof系统的复杂设计。
情感分析
讨论的总体情感倾向较为积极，多数参与者对深度学习和强化学习的前景表示乐观。主要分歧点在于算法的开源问题和数据在深度学习中的潜力。部分参与者认为算法的未开源状态限制了进一步的研究，而另一些则强调了数据在推动技术进步中的重要性。
趋势与预测
- 新兴话题：AlphaProof系统在数学证明自动化方面的应用可能引发更多讨论。
- 潜在影响：深度学习与强化学习的结合可能在更多领域推动技术进步，特别是在自动化决策和优化问题中。
详细内容：
标题：关于 Google 使用算法在 IMO 获银牌的热门讨论
近日，Reddit 上一则关于“Google 使用相同的 Alphazero 算法搭配预训练的 LLM 在上个月获得 IMO 银牌”的帖子引发了广泛关注。该帖包含一个视频链接https://v.redd.it/7o4i1a5rebjd1/DASH_360.mp4?source=fallback ，吸引了众多网友参与讨论。
讨论的焦点主要集中在算法的开源情况、人类在其中的作用以及其在数学领域的应用和发展前景等方面。有人指出，虽然该算法没有开源，但已经有多个开源实现，并且已被移植到 PyTorch。有人认为 Alpha-LLaMA 组合很不错。
有人提到，人类需要将问题形式化为严格的假设和所需的解决方案陈述，该 LLM 并不完全理解英语。也有人指出他们训练了自动形式化模型和证明模型，自动形式化器可以理解自然语言，而证明器不行。但即便形式化不正确，也能为证明器提供训练数据。还有人提到，在训练过程中不需要人类监督，但在特定问题的部署中需要验证形式化是否正确。
有人展示了 Demis Hassabis 在推特/x 上的相关内容，该推文获得了 35 条评论、84 次转发、677 个点赞和 63.1K 次分享。
对于这一话题，有人认为如果个人情况特殊，需要经常使用该算法，那么就不能期望有轻松的预包装解决方案。也有人觉得在数据方面还有很多未开发的潜力。有人认为深度学习和强化学习并非相互排斥，而有人则表示原帖作者对相关术语理解有误。
有人指出 AlphaZero 的机器学习技术被 Stockfish 团队逆向工程，也有人对此进行了反驳。
总之，这次关于 Google 算法在 IMO 表现的讨论，观点多样，充满了技术探讨和对未来发展的思考。
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