DeepMind da Google Revela Avanços de IA em Problemas de Olimpíada de Matemática

Como a IA Revoluciona a Solução de Problemas Matemáticos

Os sistemas de IA AlphaProof e AlphaGeometry 2, desenvolvidos pela DeepMind, alcançaram um avanço significativo na resolução de problemas matemáticos ao atingir um padrão de medalha de prata na Olimpíada Matemática Internacional (IMO) deste ano. O AlphaProof, utilizando um sistema baseado em aprendizado por reforço, resolveu problemas avançados de álgebra e teoria dos números, enquanto o AlphaGeometry 2 enfrentou desafios de geometria. Notavelmente, o AlphaProof resolveu o problema mais difícil da competição, que apenas cinco concorrentes humanos conseguiram solucionar, usando uma combinação de um modelo de linguagem pré-treinado e o algoritmo de aprendizado por reforço AlphaZero para gerar e verificar provas no idioma formal Lean.

Ambos os sistemas de IA fizeram parte de um regime extensivo de treinamento envolvendo milhões de sessões de resolução de problemas para refinar suas capacidades. O AlphaProof funcionou traduzindo problemas informais de matemática em linguagem formal, buscando então provas ou refutações. O AlphaGeometry 2, aprimorado com um motor simbólico mais eficiente e uma vasta quantidade de dados sintéticos, melhorou significativamente em relação ao seu antecessor, resolvendo 83% dos problemas de geometria históricos da IMO nos últimos 25 anos.

Esses desenvolvimentos destacam o potencial da IA para auxiliar no raciocínio e na resolução de problemas matemáticos, oferecendo novas ferramentas para que matemáticos explorem e solucionem problemas complexos. A integração da IA na matemática, como demonstrado pelo AlphaProof e pelo AlphaGeometry 2, sugere futuros avanços onde a IA pode ajudar a formular hipóteses e resolver problemas matemáticos de longa data de forma mais eficiente.

O Poder do Modelo Large 2 da Mistral em Relação à Meta e OpenAI

A Mistral lançou seu novo modelo de IA principal, Large 2, que visa competir com os modelos mais recentes da OpenAI e da Meta. Com 123 bilhões de parâmetros, o Large 2 supera o Llama 3.1 405B da Meta em geração de código e tarefas matemáticas, enquanto usa menos de um terço dos parâmetros. Uma das principais melhorias no Large 2 é sua taxa reduzida de alucinação, permitindo que ele reconheça quando não sabe algo em vez de inventar informações. Esse novo modelo também oferece suporte multilíngue aprimorado e pode lidar com até 128.000 tokens em um único prompt, equivalente a cerca de um livro de 300 páginas.

A Mistral, uma startup de IA sediada em Paris, recentemente assegurou US$640 milhões em financiamento Série B, alcançando uma avaliação de US$6 bilhões. Apesar de ser uma nova competidora na área de IA, a Mistral está rapidamente se estabelecendo como um concorrente significativo ao lançar modelos que estão na vanguarda da tecnologia. No entanto, como muitos modelos avançados de IA, o Large 2 da Mistral requer uma licença paga para uso comercial, tornando-o menos acessível para aqueles sem a expertise e infraestrutura necessárias. Notavelmente, tanto o Large 2 da Mistral quanto o Llama 3.1 da Meta carecem de capacidades multimodais, uma área em que a OpenAI está à frente.

O Large 2 está agora disponível em várias plataformas, incluindo Google Vertex AI, Amazon Bedrock, Azure AI Studio e IBM watsonx.ai. Ele também pode ser testado gratuitamente no concorrente da Mistral para o ChatGPT, le Chat, sob o nome “mistral-large-2407”. O compromisso da Mistral com o avanço da IA é evidente em seu rápido desenvolvimento e lançamento de modelos que ultrapassam os limites de desempenho e custo-benefício para modelos abertos, solidificando ainda mais seu lugar no competitivo cenário da IA.

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