陶哲轩神预言！Transformer破解百年三体难题，凭数学直觉找到李雅普诺夫函数

主要观点总结

本文报道了Meta AI解决了一个长期存在的数学问题，即发现了控制动力系统全局稳定性的李雅普诺夫函数。研究者发现，Transformer模型通过学习可以从生成的数据集中解决发现稳定动力系统的李雅普诺夫函数的问题。模型在随机生成的系统上表现出强大的性能，发现了新的李雅普诺夫函数，这改变了数学这类基础科学的研究范式。研究结果显示，Transformer虽然并不进行推理，但它通过一种类似于“超级直觉”的机制解决了复杂的数学问题。

关键观点总结

关键观点1: Meta AI研究解决了长期存在的数学问题

通过发现控制动力系统全局稳定性的李雅普诺夫函数，改变了数学这类基础科学的研究范式。

关键观点2: Transformer模型解决数学问题的表现

通过学习和从生成的数据集中发现李雅普诺夫函数，Transformer模型在随机生成的系统上表现出强大的性能。它们能够发现新的李雅普诺夫函数，并且其准确率超过了当前最先进的技术和人类表现。

关键观点3: Transformer模型的机制

虽然Transformer并不进行推理，但它似乎通过一种类似于“超级直觉”的机制解决了复杂的数学问题。这种机制可能源于对数学问题的深刻理解。

关键观点4: 研究的局限性

该研究仍存在一些局限性，例如缺乏确定系统稳定性的通用方法、系统规模的限制以及对非多项式系统的处理仍处于初级阶段。

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