Вы наверное уже видели.
Claim: gpt-5-pro can prove new interesting mathematics.
Proof: I took a convex optimization paper with a clean open problem in it and asked gpt-5-pro to work on it. It proved a better bound than what is in the paper, and I checked the proof it's correct.
Details below.
https://x.com/SebastienBubeck/status/1958198661139009862?t=m5Mzg_cRq9lLqgrx3yIzIQ&s=19
Claim: gpt-5-pro can prove new interesting mathematics.
Proof: I took a convex optimization paper with a clean open problem in it and asked gpt-5-pro to work on it. It proved a better bound than what is in the paper, and I checked the proof it's correct.
Details below.
https://x.com/SebastienBubeck/status/1958198661139009862?t=m5Mzg_cRq9lLqgrx3yIzIQ&s=19
X (formerly Twitter)
Sebastien Bubeck (@SebastienBubeck) on X
Claim: gpt-5-pro can prove new interesting mathematics.
Proof: I took a convex optimization paper with a clean open problem in it and asked gpt-5-pro to work on it. It proved a better bound than what is in the paper, and I checked the proof it's correct.…
Proof: I took a convex optimization paper with a clean open problem in it and asked gpt-5-pro to work on it. It proved a better bound than what is in the paper, and I checked the proof it's correct.…
❤25👍8🔥7🤡5
Михаил Бронштейн и ко написали практически учебник про геометрическое глубокое обучение. Выглядит очень достойно. Вдруг вы хотели почитать что-то по матчасти на выходных или в остаток лета.
Mathematical Foundations of Geometric Deep Learning
Authors: Haitz Sáez de Ocáriz Borde and Michael Bronstein
Paper: https://arxiv.org/abs/2508.02723
Русское саммари тут: https://news.1rj.ru/str/gonzo_ML_podcasts/714
Английское тут: https://arxiviq.substack.com/p/mathematical-foundations-of-geometric
Mathematical Foundations of Geometric Deep Learning
Authors: Haitz Sáez de Ocáriz Borde and Michael Bronstein
Paper: https://arxiv.org/abs/2508.02723
Русское саммари тут: https://news.1rj.ru/str/gonzo_ML_podcasts/714
Английское тут: https://arxiviq.substack.com/p/mathematical-foundations-of-geometric
arXiv.org
Mathematical Foundations of Geometric Deep Learning
We review the key mathematical concepts necessary for studying Geometric Deep Learning.
👍20❤5🔥3
Недавно упоминали термодинамические вычисления, и тут образовалась подборка авторазборов статей по теме:
* Thermodynamic Natural Gradient Descent, также может быть интересно Covariant Gradient Descent, который не про термодинамические, а больше про геометрию пространства, но всё равно.
* Scalable Thermodynamic Second-order Optimization про термодинамический K-FAC
* Solving the compute crisis with physics-based ASICs про ребрендинг аналоговых компьютеров и термодинамические вычислители в частности.
* Thermodynamic Natural Gradient Descent, также может быть интересно Covariant Gradient Descent, который не про термодинамические, а больше про геометрию пространства, но всё равно.
* Scalable Thermodynamic Second-order Optimization про термодинамический K-FAC
* Solving the compute crisis with physics-based ASICs про ребрендинг аналоговых компьютеров и термодинамические вычислители в частности.
Telegram
gonzo-обзоры ML статей
В свежем IEEE Spectrum статья про термодинамические вычисления и компанию Normal Computing (писали про них тут и ранее).
Интересная цитата:
This results in the Normal Computing cofounders having a slightly different vision. They imagine a world where different…
Интересная цитата:
This results in the Normal Computing cofounders having a slightly different vision. They imagine a world where different…
1🔥9🤔3