🗞 ـ اهمیت بهبود داده‌ها برای کشف ریاضیاتی توسط AI 🔘 ـ مجموعه داده‌های کنونی برای ارزیابی دستیارهای ریاضی مبتنی بر AI، به ویژه LLMها، محدودیت‌هایی دارند. بیشتر بر مسائل ریاضی در سطح کارشناسی تمرکز دارند و از روش‌های ارزیابی دوتایی استفاده می‌کنند که برای تجزیه و تحلیل جامع روش‌های اثبات پیچیده ناکافیست. با پیشرفت‌هایی نظیر AlphaGeometry و Numina که مسائل سطح بالای المپیادها را حل کرده‌اند، نیاز به طراحی دوباره داده‌ها با عناصر جامع‌تر مثل «اثبات‌های محرک» و مراحل واسط در حل مسائل، ضروری است. پژوهشگران بر طراحی داده‌هایی تأکید دارند که نیازهای ریاضیدانان را بهتر نمایش دهد و به مدل‌ها در حل مسائل پیچیده‌تر کمک کند. 🔗 MarkTechPost 🪄 مشاهده خلاصه مطلب با AI ✔ @rade_ai_news | @rade_ai