🏷️ 推理能力

OpenAI模型破解80年数学难题：单位距离问题的突破

文章描述了OpenAI内部模型在离散几何领域取得重大突破，解决了困扰数学界80年的“单位距离问题”猜想。AI否定了埃尔德什关于“网格是最优解”的猜想，通过结合代数数论（如类域论和Golod-Shafarevich塔）构建出新的解，证明了存在更优的点配置。这展示了AI掌握全领域知识并进行复杂推理的能力。

Recursive Language Models (RLMs) 清晰解释：解决大模型长上下文推理难题

文章介绍了一种称为递归语言模型（RLMs）的新方案，旨在解决大语言模型在处理超长上下文时出现的“上下文腐烂”问题。RLMs 不再将上下文限制在单一 Prompt 中，而是将其视为外部数据，通过赋予模型窥探、正则匹配、分区和递归调用等工具，让模型自主决定如何分解和处理任务。这种方法不仅消除了上下文长度对推理能力的影响，还提高了准确性和成本效率。