可以预见，在未来的科学研究中，Symbolic Transformer将继续作为一个强大的助手，助力研究者深入探索未解之谜。 六、结语 132年未解的李雅普诺夫函数之谜，随着Symbolic Transformer的诞生而迎来了新的曙光。创新技术的推动不仅正在改变我们对复杂系统的理解 ...

牛顿没解决的问题，AI给你解决了？ AI的推理能力一直是研究的焦点。作为最纯粹、要求最高的推理形式之一，能否解决高级的数学问题，无疑是衡量语言模型推理水平的一把尺。 虽然我们已经见证过来自谷歌DeepMind的Al以一分之差痛失IMO金牌，也从得知，AI工具 ...

Meta和巴黎理工学院的研究人员共同探讨了一个困扰数学界长达132年的问题 ... 在这些数据集上训练的序列到序列Transformer在held-out测试集上达到了 ...

训练Transformer，用来解决132年的数学世纪难题!如何判断一个动力系统（如三体问题）是否稳定?Meta和巴黎理工学院团队携手提出Symbolic Transformer，直指这一经典难题的核心:发现新的全局李雅普诺夫函数。从牛顿、拉格朗日到庞加莱，无数科学家倾力研究三体问题 ...

训练Transformer，用来解决132年的数学世纪难题！ 如何判断一个动力系统（如三体问题）是否稳定？Meta和巴黎理工学院团队携手提出Symbolic Transformer ...

Meta和巴黎理工学院团队携手提出Symbolic Transformer，直指这一经典难题的核心： 训练Transformer，用来解决132年的数学世纪难题！ 如何判断一个动力系统（如三体问题）是否稳定？Meta和巴黎理工学院团队携手提出Symbolic Transformer，直指这一经典难题的核心： 发现新 ...

训练Transformer，用来解决 132年的数学世纪难题！ 如何判断一个动力系统（如三体问题）是否稳定？ Meta和 巴黎理工学院团队携手提出Symbolic Transformer，直指这一经典难题的核心： 发现新的 全局李雅普诺夫函数。 从牛顿、拉格朗日到庞加莱，无数科学家倾力研究 ...

训练Transformer，用来解决 132年 的数学世纪难题！ 如何判断一个动力系统（如三体问题）是否稳定？ Meta 和 巴黎理工学院 团队携手提出Symbolic Transformer，直指这一经典难题的核心： 发现新的 全局李雅普诺夫函数 。 从牛顿、拉格朗日到庞加莱，无数科学家倾力 ...