@RaziaAliani (Razia Aliani): Google 剛剛發布了 145 頁文件，記錄研究人員如何運用 Gemini 來解決科學難題。 𝘚𝘢𝘷𝘦 & 𝘙𝘦𝘵𝘸𝘦𝘦𝘵 (𝘵𝘰 𝘩𝘦𝘭𝘱 𝘺𝘰𝘶𝘳 𝘯𝘦𝘵𝘸𝘰𝘳𝘬)
幾個讓我印象深刻的要點（以簡單的方式說明）：
- 其中一個案例中，AI 被用作對抗性審查者，發現了一個已通過人工審核的密碼學證明中的嚴重缺陷。這與「幫我總結這份 PDF」的用途截然不同。
- 模型能連結截然不同領域的工具（例如，運用幾何學/測度論的定理來推進演算法問題的進展）。這正是其廣泛閱讀能力真正發揮作用之處。
- 他們並未讓模型恣意運作。人類仍負責選擇問題、檢查每個證明，並決定什麼才是真正的新發現。模型的作用在於提出想法、找出漏洞，並處理繁重的代數運算。
- 代理循環，不僅僅是對話 在某些專案中，他們將 Gemini 接入一個循環，使其能夠： -- 提出數學表達式， -- 編寫程式碼進行測試， -- 讀取錯誤訊息，並 -- 自行修正。（人類僅在出現有潛力的結果時才介入）
我們正超越簡單對話提示的時代，邁向更精深的研究階段。
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