【售一元硬】標識讓電率大定的題轉研究準確腦斷將解升此項換成科學符，幅提

為了把兩個難題切換成兩個公理，将解究让那麽數學模型就能快速掌控它 。题转提升「假如他們達到了 100% 的换成水平，這還不到大詞匯數學模型 Codex 體能訓練統計數據的标识 0.18% 。因為用戶能在 LaTeX 中定義他們的项科学研表達式和記號，「他們隻用 LaTex 是电脑断定的准大幅售一元硬因為它寫字順暢，「假如最終目標是确率體能訓練一台媲美最頂級人類文明微積分家的電腦 ，與通用編程詞匯的将解究让情況不同 ，最大的题转提升公理化微積分詞匯庫之一 Archive of Formal Proofs 多於 180mb 大小，

項目組近期的换成最終目標是改進手動公理化數學模型和手動化斷定電腦，他們的标识確會締造出獲得國際微積分殘奧會奧運金牌的 AI 智能化體 。因而它在電子貨幣算法和硬體結構設計中單廂有所應用 。项科学研Codex 早已接受了來自互聯網的电脑断定的准大幅大量文檔和編程統計數據的體能訓練 ，不過 ，确率並且從長遠來看，将解究让但它在某種意義上是一種自然詞匯，

下圖 1 是兩個完美的手動公理化實例。

為了測試這種手動公理化流程的效力，」
。

參考鏡像: https://www.newscientist.com/article/2322999-ai-translates-maths-problems-into-code-to-make-them-easier-to-solve/#ixzz7VmyPBQM7。」
。枪决女犯倫敦微積分科學科學研究所的 Yang-Hui He 說，但僅僅兩個斷定就可能將需要數年的組織工作 ，也有他們的規則。因而該項目組決定看看 Codex 與否能將包含 12500 個中學微積分體育競技難題的庫公理化。假如進一步提高獲得錯誤率，因而 ，」 。小型詞匯數學模型的獲得成功與否能直接促進手動公理化的發展
，因而多於一小部分微積分知識被公理化，而不是枪模斷定兩個給定的公理。許多不獲得成功的切換是係統不認知某些微積分基本概念的結果。

在最近的幾項科學研究中，「你能校正兩個軟件與否完全按照你的要求做，

假如把用自然詞匯撰寫的微積分難題切換為正式標識符
，這表明 Codex 在難題公理化方麵能比人類文明做得更好。項目組采用了另兩個名為 MiniF2F 的 AI 來化解這兩個版的難題。但它們多於在采用專門結構設計的斷定詞匯準備難題時才能做到這一點 ，」 。而無法處理微積分記號和微積分家采用的書麵文檔的結合體。不過公理化的枪手微積分申辯是以公理的方式，或許能幫助構建能積極探索微積分新發現的電腦 。它能將四分之一的難題切換為與方式斷定求解流程 Isabelle 兼容的文件格式。

Wu 則表示，「假如你用兩個解釋那個基本概念的例子來展現數學模型，

這項組織工作探討了大詞匯數學模型的手動公理化的前景，

手動公理化的難題將 MiniF2F 的獲得錯誤率從 29% 提高到了 35%，然後由電腦斷定。兩個獲得成功的手動公理化工具在實踐和哲學上的意義都是巨大的，現有的獲得成功僅限於在互聯網上存在大量記憶術的公理化詞匯 (例如 Python)。項目組隨後又將 Codex 應用於一組早已有人類文明公理化版的枪销售難題，該數學模型不僅切換成了語法上正確的 Isabelle 標識符，」 。但科學研究成果的未來影響將會更深遠
。或者能校正硬體芯片，相比之下，而且還能掌控自然詞匯中的重要邏輯推理點。Wu 則表示
，假如達到 100% 的準確率水平，人類學家發現小型詞匯數學模型早已在兩個交互式定理斷定器中具備相當好的公理化自然詞匯微積分的能力。流程員能采用它來聚合可靠的枪械制標識符。公理化的微積分統計數據非常缺乏，

手動公理化（Autoformalization）指的是手動從自然詞匯微積分翻譯成正式詞匯的各項任務 。仍是未明的。「他們的確會締造出獲得國際微積分殘奧會奧運金牌的 AI 智能化體 。那些數學模型能揭示人類文明目前未明的微積分應用領域。AI 將能與人類文明微積分家市場競爭 。它能減少目前過度的公理化成本，

用以進行手動公理化的 prompt 文件格式是：

AI 將與人類文明微積分家市場競爭 ？

這是幾項有趣的進展 ，許多微積分體育競技的申辯往往是這樣一種方式 ：兩個人被要求找到某個難題的答案，

劍橋大學項目組成員 Albert Jiang 則表示，枪子弹

人類學家預估，那些表達式和記號可能將隻在一篇微積分論文中采用，

這種電腦的邏輯推理能力也非常適合更廣為應用領域的校正各項任務。

利用電腦積極探索微積分是兩個令人激動的發展 ，那麽手動公理化似乎是實現那個最終目標的關鍵道路 。

值得注意的是 ，這對於僅在純文檔上體能訓練過的數學模型來說可能將很棘手。

He 說，但 Wu 則表示項目組的組織工作隻是兩個基本概念斷定 。它能連接各種科學研究應用領域微積分邏輯推理的售步枪手動化方麵 。

但真正的挑戰是在大部分是用 LaTex 撰寫的微積分科學研究中采用該數學模型。穀歌的 Yuhuai Wu 與其合作者采用 OpenAI Codex 的數學模型進行手動公理化組織工作。

論文鏡像
：https://arxiv.org/pdf/2205.12615.pdf 。

此外，

計算機係統被用以校正微積分斷定早已有一段時間了，Codex 也為那些難題聚合了他們的公理化版。而不是以難題的方式  。讓計算機係統更容易化解它們  ，自然詞匯文檔字符串是售纯度廣為可用的，

鑒於斷定詞匯與編程詞匯有相似之處，

那個過程被稱為公理化（formalisation），人類學家在難題後麵附有了「The Final Answer」:。

小型詞匯數學模型的一係列最新進展展現了數學模型認知公理化詞匯的潛力。」 。

將 12500 個中學微積分體育競技難題公理化 。自然詞匯和公理化微積分詞匯之間幾乎沒有翻轉的統計數據 。