①基于GB200 NVL72超级芯片系统,成功模拟了104量子比特的容错量子计算系统;
②“魔态培育”技术使用的物理量子比特比以前的方法少90%,将原本需要数周的模拟工作缩短至数天;
③有望加速药物发现、金融建模和材料科学等领域实用应用的进展。
当地时间9月11日,陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主发表联合声明,警告人工智能快速用于解决数学问题可能使AI发展目标与数学研究目标“严重错位”。声明称,近年来大型语言模型解决重大数学问题的能力大幅提升,但AI企业将数学问题作为能力基准,可能损害数学研究和数学界。
声明指出,数学研究的核心目标是形成概念理解和新洞见,而非单纯给出“正确或错误”的答案。AI快速批量生成数学成果,可能压缩成果验证、方法总结、学术交流和引用前人成果的时间,并引发严重的署名和抄袭问题。
声明同时认为,AI也有潜力提升数学研究效率,最终影响将取决于掌握这项技术的人如何作出决策。