. В отличие от обычных численных вычислений, символьные программы работают с самими формулами и выражениями, а не только с конкретными числами. Такой подход особенно важен в задачах, где нужно получить точную математическую структуру результата.
Сам вычислительный этап занял примерно неделю на системе с 96 процессорными ядрами и потребовал около $100 вычислительных ресурсов. Значительно дороже оказалась длительная работа самой языковой модели. По оценке авторов, каждый из двух вариантов решения обошёлся бы обычному пользователю примерно в $1000–2000.
Авторы опубликовали полный набор полученных данных, контрольные значения и описание проверок. Программный процесс также смог заново получить уже известный восьмипетлевой результат. При сравнении тысячи случайно выбранных коэффициентов значения полностью совпали с опубликованными ранее вычислениями.
При этом программы, которые Claude написал непосредственно для расчёта, авторы не опубликовали. У результата остаётся и ещё одно ограничение: полную амплитуду как математическую функцию независимо рассчитали только один раз. Отдельного второго вычисления всей функции, которое полностью повторило бы результат с нуля, пока нет, хотя отдельные части и коэффициенты проверяли несколькими способами.
Почти одновременно к девятому петлевому порядку пришла другая группа исследователей. Учёные опубликовали символьную часть шестиглюонной амплитуды и тоже применяли ИИ, но языковая модель помогала только рассчитывать отдельные ограничения. Общую схему решения при этом разрабатывали люди.
Эксперимент Anthropic поэтому не показывает, что ИИ придумал новую физическую теорию или нашёл неизвестный ранее метод. Claude использовал уже существующие математические подходы и обычные вычислительные ресурсы. Необычным оказался уровень самостоятельности: модель смогла собрать длинную цепочку сложных вычислений, написать код, находить ошибки и довести задачу до проверяемого результата при минимальном участии специалиста.
Post #852
68
- 👻 32
- 💅 6
- 🦄 6