Qualcuno ha giocato a questo nuovo server di Ragnarok? Ho sentito che è piuttosto affollato 🥺

corretto. sì, sono scettico sul fatto che gli LLM possano creare nuova matematica perspicace, perché ciò richiede un pensiero OOD, in cui sono scarsi. ma gli LLM possono risolvere problemi matematici molto difficili (questo è diverso), il che è davvero interessante - purché non richiedano "nuove definizioni perspicaci". alcuni problemi matematici richiedono "nuove definizioni perspicaci", e sono difficili proprio per questo. non è mai che siano intrinsecamente "pesanti" in un certo senso computazionale, ma che richiedono "immaginazione" e "creatività" per concettualizzare strutture meravigliose che nessuno ha mai esaminato prima. ad esempio, la dimostrazione dell'Ultimo Teorema di Fermat ha richiesto lo sviluppo di un'intera nuova macchina matematica - curve ellittiche, forme modulari e la congettura di Taniyama-Shimura - concetti che non esistevano quando il problema fu posto per la prima volta. quindi, se avessimo avuto LLM nel 1650, non importa quanto duramente cercassero di risolvere FLT - anche se li lasciassi calcolare per secoli - non sarebbero mai stati in grado di farlo, perché penserebbero all'interno delle strutture matematiche che esistevano all'epoca, e non c'è letteralmente alcun percorso verso una soluzione. ora, il giorno in cui gli LLM inizieranno a inventare strutture matematiche genuinamente nuove, è allora che saranno in grado di dimostrare teoremi "difficili". questa è l'unica cosa che li separa dalla possibilità di farlo. ora, questo espone la domanda più difficile: che cos'è anche un "nuovo concetto matematico perspicace"? molte cose contano come un "nuovo concetto". posso facilmente scrivere alcune parole a caso in Lean, e avrei creato un concetto matematico completamente nuovo che nessuno ha mai creato prima. e anche gli LLM possono farlo. è abbastanza facile. la parte "perspicace" è ciò che conta qui. cosa rende qualcosa "perspicace" o "interessante"? perché i numeri complessi sono più interessanti di definizioni casuali? come possiamo misurare oggettivamente quanto sia perspicace una definizione in Lean?

corretto. sì, sono scettico sul fatto che gli LLM possano creare nuova matematica perspicace, perché ciò richiede un pensiero OOD, in cui sono scarsi. ma gli LLM possono risolvere problemi matematici molto difficili (questo è diverso), il che è davvero interessante - purché non richiedano "nuove definizioni perspicaci". alcuni problemi matematici richiedono "nuove definizioni perspicaci", e sono difficili proprio per questo. non è mai che siano intrinsecamente "pesanti" in un certo senso computazionale, ma che richiedono "immaginazione" e "creatività" per concettualizzare strutture meravigliose che nessuno ha mai esaminato prima. ad esempio, la dimostrazione dell'Ultimo Teorema di Fermat ha richiesto lo sviluppo di un'intera nuova macchina matematica - curve ellittiche, forme modulari e la congettura di Taniyama-Shimura - concetti che non esistevano quando il problema fu posto per la prima volta. quindi, se avessimo avuto LLM nel 1650, non importa quanto duramente cercassero di risolvere FLT - anche se li lasciassi calcolare per secoli - non sarebbero mai stati in grado di farlo, perché penserebbero all'interno delle strutture matematiche che esistevano all'epoca, e non c'è letteralmente alcun percorso verso una soluzione. ora, il giorno in cui gli LLM iniziano a inventare strutture matematiche genuinamente nuove, è allora che saranno in grado di dimostrare teoremi "difficili". questa è l'unica cosa che li separa dalla possibilità di farlo. ora, questo espone la domanda più difficile: che cos'è anche un "nuovo concetto matematico perspicace"? come può essere definito? molte cose contano come un "nuovo concetto". posso facilmente scrivere alcune parole a caso in Lean, e avrei creato un concetto matematico completamente nuovo che nessuno ha mai creato prima. e anche gli LLM possono farlo. è abbastanza facile. la parte "perspicace" è ciò che conta qui. cosa rende qualcosa "perspicace" o "interessante"? perché i numeri complessi sono più interessanti di definizioni casuali? come possiamo misurare oggettivamente quanto sia perspicace una definizione in Lean?

corretto. sì, sono scettico che gli LLM possano creare nuova matematica perspicace perché ciò richiede un pensiero OOD, in cui sono scarsi. ma gli LLM possono risolvere problemi matematici molto difficili (è diverso), il che è davvero interessante - purché non richiedano "nuove definizioni perspicaci". alcuni problemi matematici richiedono "nuove definizioni perspicaci", e sono difficili proprio per questo. non è mai che siano intrinsecamente "pesanti" in un certo senso computazionale, ma che richiedono "immaginazione" e "creatività" per concettualizzare strutture meravigliose che nessuno ha mai esaminato prima. ad esempio, la dimostrazione dell'Ultimo Teorema di Fermat ha richiesto lo sviluppo di un'intera nuova macchina matematica - curve ellittiche, forme modulari e la congettura di Taniyama-Shimura - concetti che non esistevano quando il problema fu posto per la prima volta. quindi, se avessimo avuto LLM nel 1650, non importa quanto duramente cercassero di risolvere FLT - anche se lo lasciassi calcolare per secoli - non sarebbero mai stati in grado di farlo, perché penserebbero all'interno delle strutture matematiche che esistevano all'epoca, e non c'è letteralmente alcun percorso verso una soluzione. ora, il giorno in cui gli LLM inizieranno a inventare strutture matematiche genuinamente nuove, è allora che saranno in grado di dimostrare teoremi "difficili". questa è l'unica cosa che li separa dalla capacità intrinseca di farlo. ora, questo espone la domanda più difficile: che cos'è anche un "nuovo concetto matematico perspicace"? come può essere definito? molte cose contano come un "nuovo concetto". posso facilmente scrivere alcune parole a caso in Lean, e avrei creato un concetto matematico completamente nuovo che nessuno ha mai creato prima. e anche gli LLM possono farlo. è abbastanza facile. la parte "perspicace" è ciò che conta qui. cosa rende qualcosa "perspicace" o "interessante"? perché i numeri complessi sono più interessanti di definizioni casuali? come possiamo misurare oggettivamente quanto sia perspicace una definizione in Lean?

corretto. sì, sono scettico che gli LLM possano creare nuova matematica perspicace perché ciò richiede un pensiero OOD, in cui sono scarsi, quindi questo è un buon argomento secondo me. ma gli LLM possono risolvere problemi matematici molto difficili (questo è diverso), il che è davvero interessante - purché non richiedano "nuova matematica perspicace". alcuni problemi matematici richiedono nuove definizioni perspicaci, e sono difficili proprio per questo. non è mai che siano intrinsecamente "pesanti" in un certo senso computazionale, ma che richiedono "immaginazione" e "creatività" per concettualizzare strutture meravigliose che nessuno ha mai esaminato prima. ad esempio, la dimostrazione dell'Ultimo Teorema di Fermat ha richiesto lo sviluppo di un'intera nuova macchina matematica - curve ellittiche, forme modulari e la congettura di Taniyama-Shimura - concetti che non esistevano quando il problema è stato posto per la prima volta. quindi, se avessimo avuto LLM nel 1650, non importa quanto duramente cercassero di risolvere FLT - anche se li lasciassi calcolare per secoli - non sarebbero mai stati in grado di farlo, perché penserebbero all'interno delle strutture matematiche che esistevano allora, e non c'è letteralmente alcun percorso verso una soluzione. ora, il giorno in cui gli LLM inizieranno a inventare strutture matematiche genuinamente nuove, è allora che saranno in grado di farlo. ora, qui si pone la domanda più difficile: che cos'è anche un "nuovo concetto matematico perspicace"? come può essere definito? molte cose contano come un "nuovo concetto". posso facilmente scrivere alcune parole a caso in Lean, e avrei creato un concetto matematico completamente nuovo che nessuno ha mai creato prima. e anche gli LLM possono farlo. è abbastanza facile. la parte "perspicace" è ciò che conta qui. cosa rende qualcosa "perspicace" o "interessante"? perché i numeri complessi sono più interessanti di definizioni casuali? come possiamo misurare oggettivamente quanto sia perspicace una definizione in Lean?

TSPL ("La Libreria di Parser più Semplice") in C Un piccolo file C di 291 righe che analizza i termini λ Quando hai bisogno di un parser semplice per la tua grammatica di prova, includilo nel contesto AI e chiedi di imitare il suo stile, così otterrai un bel parser invece di una bestia brutta.

il ciclo evolutivo di NeoGen che produce programmi/prove Bend2 sempre più capaci nel nostro cluster di 256 Mac Mini sta per iniziare e non potrei essere più entusiasta.

> essere un grande laboratorio di AI > identificare i principali "influencer" dell'AI > pre-addestrare il tuo prossimo modello sui loro codici sorgente > ...? > marketing gratuito

A proposito, ho praticamente smesso di usare completamente Opus e ora ho diverse schede Codex con GPT-5-high che lavorano su diversi compiti nei 3 codebase (HVM, Bend, Kolmo). I progressi non sono mai stati così intensi. Il mio lavoro ora consiste fondamentalmente nel passare compiti ben specificati a Codex e rivedere i suoi output. OpenAI non mi sta pagando e non gli importa nulla di me. Questo modello è semplicemente molto buono e il fatto che le persone non riescano a vederlo mi ha fatto capire che la maggior parte di voi probabilmente sta usando chatbot come fidanzate o qualcosa di diverso dall'assistere in compiti di codifica complessi.

ho testato DeepSeek v3.1 e l'ho trovato patetico mi dispiace ):