A ByteDance AlphaResearch lekörözte a Google AlphaEvolve-ot matematikai problémamegoldásban
Miközben a Google AlphaEvolve több millió lehetséges megoldást vizsgál meg az optimális matematikai struktúrák megtalálásához, a ByteDance AlphaResearch (a Tsinghua, az NYU és a Yale közreműködésével fejlesztve) felülmúlta annak teljesítményét. AI-matematikusként funkcionál, amely a teljes kutatási folyamatot szimulálja, a szakmai bírálattól (peer review) a végrehajtásig. A rendszer kiszűri a rossz ötleteket, mielőtt számítási kapacitást pazarolna rájuk, lényegében megadva az AI-nak azt az ítélőképességet, amellyel eldöntheti, mely megérzéseket érdemes követni.
- Kettős ellenőrző rendszer: Ötvözi a kódvégrehajtást egy szimulált szakmai bírálattal, amelyet több mint 24 000 valódi ICLR tanulmány értékelése alapján tanítottak be
- Autonóm felfedezési ciklus: Ötleteket javasol, ellenőrzi a megvalósíthatóságot, végrehajtja a kódot, és az áttörésig optimalizál
- Közvetlen eredmények: 8-ból 2 versenyt megnyert emberi kutatókkal szemben, beleértve a "körpakolási" (packing circles) problémát, ahol 2,939-es eredményt ért el az emberi 2,936-os legjobb eredménnyel szemben
A különbség a kettő között az, hogy míg az AlphaEvolve tiszta végrehajtással optimalizál, az AlphaResearch egy kutatási környezeti réteget ad hozzá, amely kiszűri a rossz ötleteket a számítási erőforrások pazarlása előtt, így az AI képes felismerni, melyik hipotézissel érdemes foglalkozni. ---