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Art / Biegung / HVM / INets / λKalkül
korrekte Auffassung. Ja, ich bin skeptisch, dass LLMs neue, aufschlussreiche Mathematik schaffen werden, da das OOD-Denken erfordert, in dem sie schlecht sind. Aber LLMs können sehr schwierige mathematische *Probleme* lösen (das ist etwas anderes), was wirklich cool ist - solange sie keine "neuen, aufschlussreichen Definitionen" erfordern.
Einige mathematische Probleme erfordern "neue, aufschlussreiche Definitionen", und sie sind speziell deshalb schwierig. Es ist nie so, dass sie von Natur aus "schwer" in einem rechnerischen Sinne sind, sondern dass sie "Vorstellungskraft" und "Kreativität" erfordern, um wunderbare Strukturen zu konzipieren, die noch niemand zuvor betrachtet hat.
Zum Beispiel erforderte der Beweis des letzten Satzes von Fermat die Entwicklung völlig neuer mathematischer Werkzeuge - elliptische Kurven, modulare Formen und die Taniyama-Shimura-Vermutung - Konzepte, die nicht existierten, als das Problem erstmals aufgeworfen wurde.
Wenn wir also LLMs im Jahr 1650 gehabt hätten, egal wie sehr sie versucht hätten, FLT zu lösen - selbst wenn man ihnen erlaubte, Jahrhunderte zu rechnen - sie wären niemals in der Lage gewesen, dies zu tun, weil sie in den Grenzen der mathematischen Strukturen, die damals existierten, denken würden, und es gibt buchstäblich keinen Weg zu einer Lösung.
Nun, an dem Tag, an dem LLMs anfangen, wirklich neue mathematische Strukturen zu erfinden, werden sie in der Lage sein, "schwierige" Theoreme zu beweisen. Das ist das einzige und eine einzige, was sie davon trennt, das zu tun.
Jetzt stellt sich die schwierigste Frage:
Was ist überhaupt ein "neues, aufschlussreiches mathematisches Konzept"?
Viele Dinge zählen als "neues Konzept". Ich kann leicht einige zufällige Wörter in Lean schreiben, und ich habe ein völlig neues mathematisches Konzept geschaffen, das noch niemand zuvor gemacht hat. Und LLMs können das auch. Das ist einfach genug.
Der "aufschlussreiche" Teil ist hier das, was zählt.
Was macht etwas "aufschlussreich" oder "interessant"?
Warum sind komplexe Zahlen interessanter als zufällige Definitionen?
Wie messen wir objektiv, wie aufschlussreich eine Lean-Definition ist?

alz23. Aug., 10:55
Viele Menschen denken, dass LLMs immer noch keine Mathematik machen können, sondern stattdessen spezialisierte "Mathematik-Engines" genannt werden. Was viele nicht realisieren, ist, dass eine solche "Mathematik-Engine" tatsächlich nicht existiert.
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korrekte Auffassung. Ja, ich bin skeptisch, dass LLMs neue, aufschlussreiche Mathematik schaffen werden, da das OOD-Denken erfordert, in dem sie schlecht sind. Aber LLMs können sehr schwierige mathematische *Probleme* lösen (das ist etwas anderes), was wirklich cool ist - solange sie keine "neuen, aufschlussreichen Definitionen" erfordern.
Einige mathematische Probleme erfordern "neue, aufschlussreiche Definitionen", und sie sind speziell deshalb schwierig. Es ist nie so, dass sie von Natur aus "schwer" in einem rechnerischen Sinne sind, sondern dass sie "Vorstellungskraft" und "Kreativität" erfordern, um wunderbare Strukturen zu konzipieren, die noch niemand zuvor betrachtet hat.
Zum Beispiel erforderte der Beweis des letzten Satzes von Fermat die Entwicklung völlig neuer mathematischer Werkzeuge - elliptische Kurven, modulare Formen und die Taniyama-Shimura-Vermutung - Konzepte, die nicht existierten, als das Problem erstmals aufgeworfen wurde.
Wenn wir also LLMs im Jahr 1650 gehabt hätten, egal wie sehr sie versucht hätten, FLT zu lösen - selbst wenn man ihnen erlaubte, Jahrhunderte zu rechnen - sie wären niemals in der Lage gewesen, dies zu tun, weil sie in den Grenzen der mathematischen Strukturen, die damals existierten, denken würden, und es gibt buchstäblich keinen Weg zu einer Lösung.
Nun, an dem Tag, an dem LLMs anfangen, wirklich neue mathematische Strukturen zu erfinden, werden sie in der Lage sein, "schwierige" Theoreme zu beweisen. Das ist das einzige und eine einzige, was sie davon trennt, das zu tun.
Jetzt stellt sich die schwierigste Frage:
Was ist überhaupt ein "neues, aufschlussreiches mathematisches Konzept"?
Wie kann das überhaupt definiert werden?
Viele Dinge zählen als "neues Konzept". Ich kann leicht einige zufällige Wörter in Lean schreiben, und ich habe ein völlig neues mathematisches Konzept geschaffen, das noch niemand zuvor gemacht hat. Und LLMs können das auch. Das ist einfach genug.
Der "aufschlussreiche" Teil ist hier entscheidend.
Was macht etwas "aufschlussreich" oder "interessant"?
Warum sind komplexe Zahlen interessanter als zufällige Definitionen?
Wie messen wir objektiv, wie aufschlussreich eine Lean-Definition ist?

alz23. Aug., 10:55
Viele Menschen denken, dass LLMs immer noch keine Mathematik machen können, sondern stattdessen spezialisierte "Mathematik-Engines" genannt werden. Was viele nicht realisieren, ist, dass eine solche "Mathematik-Engine" tatsächlich nicht existiert.
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korrekte Auffassung. Ja, ich bin skeptisch, dass LLMs neue, aufschlussreiche Mathematik schaffen werden, da das OOD-Denken erfordert, in dem sie schlecht sind. Aber LLMs können sehr schwierige mathematische *Probleme* lösen (das ist etwas anderes), was wirklich cool ist - solange sie keine "neuen, aufschlussreichen Definitionen" erfordern.
Einige mathematische Probleme erfordern "neue, aufschlussreiche Definitionen", und sie sind speziell deshalb schwierig. Es ist nie so, dass sie von Natur aus "schwer" in einem rechnerischen Sinne sind, sondern dass sie "Vorstellungskraft" und "Kreativität" erfordern, um wunderbare Strukturen zu konzipieren, die noch niemand zuvor betrachtet hat.
Zum Beispiel erforderte der Beweis des letzten Satzes von Fermat die Entwicklung völlig neuer mathematischer Werkzeuge - elliptische Kurven, modulare Formen und die Taniyama-Shimura-Vermutung - Konzepte, die nicht existierten, als das Problem erstmals aufgeworfen wurde.
Wenn wir also LLMs im Jahr 1650 gehabt hätten, egal wie sehr sie versucht hätten, FLT zu lösen - selbst wenn man ihnen erlaubte, Jahrhunderte zu rechnen - sie wären niemals in der Lage gewesen, dies zu tun, weil sie in den Rahmen der mathematischen Strukturen, die damals existierten, denken würden, und es gibt buchstäblich keinen Weg zu einer Lösung.
Nun, an dem Tag, an dem LLMs anfangen, wirklich neue mathematische Strukturen zu erfinden, werden sie in der Lage sein, "schwierige" Theoreme zu beweisen. Das ist das einzige und eine einzige, was sie davon trennt, von Natur aus dazu fähig zu sein.
Jetzt stellt sich die schwierigste Frage:
Was ist überhaupt ein "neues, aufschlussreiches mathematisches Konzept"?
Wie kann das überhaupt definiert werden?
Viele Dinge zählen als "neues Konzept". Ich kann leicht einige zufällige Wörter in Lean schreiben, und ich habe ein völlig neues mathematisches Konzept geschaffen, das noch niemand zuvor gemacht hat. Und LLMs können das auch. Das ist einfach genug.
Der "aufschlussreiche" Teil ist hier entscheidend.
Was macht etwas "aufschlussreich" oder "interessant"?
Warum sind komplexe Zahlen interessanter als zufällige Definitionen?
Wie messen wir objektiv, wie aufschlussreich eine Lean-Definition ist?

alz23. Aug., 10:55
Viele Menschen denken, dass LLMs immer noch keine Mathematik machen können, sondern stattdessen spezialisierte "Mathematik-Engines" genannt werden. Was viele nicht realisieren, ist, dass eine solche "Mathematik-Engine" tatsächlich nicht existiert.
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korrekte Auffassung. Ja, ich bin skeptisch, dass LLMs neue, aufschlussreiche Mathematik schaffen werden, da das OOD-Denken erfordert, in dem sie schlecht sind, also ist das meiner Meinung nach ein gutes Argument. Aber LLMs können sehr schwierige mathematische *Probleme* lösen (das ist etwas anderes), was wirklich cool ist - solange sie keine "neue, aufschlussreiche Mathematik" erfordern.
Einige mathematische Probleme erfordern neue aufschlussreiche Definitionen, und sie sind speziell deshalb schwierig. Es ist nie so, dass sie von Natur aus "schwer" in einem rechnerischen Sinne sind, sondern dass sie "Vorstellungskraft" und "Kreativität" erfordern, um wunderbare Strukturen zu konzipieren, die noch niemand zuvor betrachtet hat.
Zum Beispiel erforderte der Beweis des letzten Satzes von Fermat die Entwicklung völlig neuer mathematischer Werkzeuge - elliptische Kurven, modulare Formen und die Taniyama-Shimura-Vermutung - Konzepte, die nicht existierten, als das Problem erstmals aufgeworfen wurde.
Wenn wir also 1650 LLMs gehabt hätten, egal wie sehr sie sich bemüht hätten, FLT zu lösen - selbst wenn man ihnen erlaubte, Jahrhunderte zu rechnen - sie wären niemals in der Lage gewesen, dies zu tun, weil sie in den bestehenden mathematischen Strukturen von damals denken würden, und es gibt buchstäblich keinen Weg zu einer Lösung.
Nun, an dem Tag, an dem LLMs wirklich neue mathematische Strukturen erfinden, werden sie in der Lage sein zu...
Jetzt liegt die schwierigste Frage:
Was ist überhaupt ein "neues, aufschlussreiches mathematisches Konzept"?
Wie kann das überhaupt definiert werden?
Viele Dinge zählen als "neues Konzept".
Ich kann leicht einige zufällige Wörter in Lean schreiben, und ich habe ein völlig neues mathematisches Konzept geschaffen, das noch niemand zuvor gemacht hat. Und LLMs können das auch. Das ist einfach genug.
Der "aufschlussreiche" Teil ist hier entscheidend.
Was macht etwas "aufschlussreich" oder "interessant"?
Warum sind komplexe Zahlen interessanter als zufällige Definitionen?
Wie messen wir objektiv, wie aufschlussreich eine Lean-Definition ist?

alz23. Aug., 10:55
Viele Menschen denken, dass LLMs immer noch keine Mathematik machen können, sondern stattdessen spezialisierte "Mathematik-Engines" genannt werden. Was viele nicht realisieren, ist, dass eine solche "Mathematik-Engine" tatsächlich nicht existiert.
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TSPL ("Die einfachste Parser-Bibliothek") in C
Eine kleine C-Datei mit 291 Zeilen, die λ-Terme parst
Wenn Sie einen einfachen Parser für Ihre Spielgrammatik benötigen, fügen Sie ihn in den AI-Kontext ein und bitten Sie ihn, seinen Stil nachzuahmen, damit Sie einen schönen, hübschen Parser erhalten, anstatt ein hässliches Ungeheuer.
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Übrigens habe ich im Grunde aufgehört, Opus vollständig zu nutzen, und ich habe jetzt mehrere Codex-Tabs mit GPT-5-high, die an verschiedenen Aufgaben in den 3 Codebasen (HVM, Bend, Kolmo) arbeiten. Der Fortschritt war noch nie so intensiv. Mein Job besteht jetzt im Grunde darin, gut definierte Aufgaben an Codex weiterzugeben und seine Ausgaben zu überprüfen.
OpenAI bezahlt mich nicht und es ist ihnen egal, was mit mir passiert. Dieses Modell ist einfach sehr gut, und die Tatsache, dass die Leute das nicht sehen können, hat mich erkennen lassen, dass die meisten von euch wahrscheinlich Chatbots als Freundinnen oder etwas anderes verwenden, anstatt bei komplexen Programmieraufgaben zu helfen.
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