研究称可训练 LLM 自主发现有趣定理，趣味度提升 4.3 倍
精选理由
研究者教 LLM 自己判断定理有没有意思，趣味度提升 4.3 倍，还搞了个自动发现循环，做数学方向的朋友看看。
一条推文转述了一项关于 LLM 数学发现的研究。研究提出可量化的趣味度（interestingness）指标，用于衡量定理的价值。结果显示训练后 LLM 发现的定理趣味度提升 4.3 倍。团队还构建了一个自我扩展的发现循环，让 LLM 在无人类指导下持续寻找有趣定理。文中提到 LLM 已能证明困扰数学家数十年的结果，当前瓶颈在于自主发现有趣定理。
原文 · Thomas Wolf
this is important Niket Patel @niketnpatel “An accumulation of facts is no more a science than a heap of stones is a house.” - Poincaré LLMs are now proving results that have resisted mathematicians for decades. Finding interesting theorems without human guidance is a new bottleneck. We show that we can teach an LLM to do it! TL;DR: → a quantitative notion of interestingness → 4.3× higher interestingness → a self-expanding discovery loop [1/5] 🔗 View Quoted Tweet 💬 0 🔄 0 ❤️ 0 👀 241 ⚡
