🧠 Китайский математик подготовил 1000 задач, которые бросят вызов искусственному интеллекту 61-летний профессор Нанкинского университета Сунь Чживэй составил сборник из 1000 нерешённых математических гипотез объёмом более 400 страниц. Учёный уверен, что ИИ не сможет решить абсолютно все математические задачи, а главная ценность человека в будущем будет заключаться в способности придумывать новые теории и задавать правильные вопросы. Сам профессор активно использует нейросети в исследованиях и сравнивает их с «очень умным и трудолюбивым аспирантом». Интересно, что при работе над сложными задачами он даже отключает ИИ доступ к интернету, чтобы модель не узнала, что проблема считается нерешённой, и не отказалась искать решение. За доказательство некоторых своих гипотез математик предлагает денежные награды из собственной зарплаты. По мнению Суня, математикам не стоит бояться ИИ: он освободит им время для создания новых методов и теорий. Источник
From the original source:
Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
Read full article at Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИChinese mathematician prepares 1,000 problems to challenge artificial intelligence
🧠 Chinese mathematician prepares 1,000 problems to challenge artificial intelligence. 61-year-old Nanjing University professor Sun Zhivei compiled a collection of 1,000 unsolved mathematical conjectures spanning over 400 pages. The scholar is confident that AI will not be able to solve…
AI Summary & Key Takeaways
- 🧠 Chinese mathematician prepares 1,000 problems to challenge artificial intelligence
- 61-year-old Nanjing University professor Sun Zhivei compiled a collection of 1,000 unsolved mathematical conjectures spanning over 400 pages
- The scholar is confident that AI will not be able to solve…
Chinese mathematician prepares 1,000 problems to challenge artificial intelligence
Related stories
Breaking the high-degree barrier in Lehmer's problem with a human-AI discovery loop
arXiv:2610.30277v1 Announce Type: new Abstract: While artificial intelligence has made rapid progress in mathematical reasoning, many open problems depend on structure that is revealed only through large-scale computational exploration and analytical synthesis. One such example…
Route-and-Generate: KL-Regularized Router Improvement for Reasoning Routing in LLMs
arXiv:2610.30351v1 Announce Type: new Abstract: Large language models often apply complex reasoning indiscriminately, leading to overthinking on simple tasks and underthinking on harder ones. We present Route-and-Generate (Rouge), a hierarchical training framework that enables…
Soft Ontology Priors over Latent Concept Posteriors for Weakly Supervised Neuro-Symbolic Learning
arXiv:2610.30391v1 Announce Type: new Abstract: Neuro-symbolic (NeSy) predictors that supervise only the task label suffer from reasoning shortcuts: distinct concept mappings achieve the same maximum likelihood, leaving the recovered concepts unidentifiable and unsafe for…
From Single-Actor Environments to Multi-Actor Event Worlds: Can LLMs Be Event World Models?
arXiv:2610.30488v1 Announce Type: new Abstract: World models help agents assess the consequences of their actions before acting. Many real systems, however, involve multiple actors who make their own decisions, can evolve even when the agent takes no action, and are only…