【新智元导读】微软前AI副总裁兼杰出科学家Sebastien Bubeck发文表示GPT-5 Pro从零攻克了数学论文中的未解区间，这个发现让他大受震撼。该发现引得众多大佬转发，OpenAI总裁认为AI或将加速数学研究。 这篇论文研究了一个非常自然的问题：在光滑凸优化中，梯度下降法的步长η满足什么条件时，迭代点所对应的函数值形成的曲线是凸的？ 论文不只关心「会不会往下走」（单调下降），还关心下降的轨迹是不是「凸」的：也就是每一步的进步幅度不会忽大忽小，不会「前面像平台、后面突然跳崖」。 因这些研究工作多次获得最佳论文奖（包括STOC2023、NeurIPS2018和2021最佳论文奖、与微软研究院实习生合作获得的ALT2018和2023最佳学生论文奖、COLT2016最佳论文奖以及COLT2009最佳学生论文奖）。 他现在更加关注于理解智能是如何在大语言模型中涌现的，以及如何利用这种理解来提升大语言模型的智能水平，可能最终实现通用人工智能（AGI）。 Sebastien们将这种方法称为「AGI物理学」，因为他试图从不同的尺度（参数、神经元、神经元组、层、数据课程等）揭示AI系统各部分如何协同工作，从而产生这些模型惊人且出人意料的行为。
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📸 曹希强记者 朱美珍 摄
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📸 吴细苏记者 杨建超 摄
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