一篇新论文提出，人类的数学创新源于与自然世界的模式匹配，而非仅仅依靠纯粹的推理。作者认为，逻辑系统的复杂性和棘手性，即使是对于布尔可满足性问题这样的难题，也需要从物理学和生物学中汲取灵感。这一观点表明，大型语言模型的规模之所以合理，是因为它们能够嵌入广泛的跨领域模式，这与人类创造力所需的认知必要性相呼应。 AI
影响 表明LLM的规模是实现数学创造力的必要特征，与人类认知过程相符。
排序理由 学术论文，提出关于数学创新及其对AI影响的新颖假设。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- artificial intelligence
- boolean satisfiability problem
- Fourier transform
- hear equation
- large-language models
- monadic second-order theories
- NP-hard
- vibrating string controversy
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