人工智能学会数学推理了，不及格比CS博士还高

个新技术。这些新技术是多种不同的（例如，解决办法不不尽相同），但通常则会推论不尽相同的再次解答。Minerva 对这些新技术运常用基本上计票，将最常见的结果作为再次解答。基本上计票 Minerva 为每个关键问题聚合多个新技术，并选择最常见的解答作为新技术，值得注意提高效率。STEM 基准审核结果为了测试 Minerva 的表征推理小说能力，百度在多种不同的 STEM 基准上同步进行了审核，覆盖从学校低水平的关键问题到研究工作生低水平的本科课程。运常用的基准数据集集都有如下：MATH：初中都高等数学竞赛低水平的关键问题；MMLU-STEM：大规模多执行词汇了解（MMLU）基准中都专注于 STEM 的偏序，还包括了初中都和的学校层次的施工、施工学、高等数学和物理学等；GSM8k：学校低水平的高等数学题，都有为基础算数运算等。此外，百度还在 OCWCourses 上审核了 Minerva，这是一个的学校和研究工作生低水平的关键问题集合，还包括了从 MIT OpenCourseWare 中都整理的薄膜施工学、天文学、微分方程和狭义相对论等各种 STEM 意念。表明，在所有数据集集的审核中都，Minerva 都实现了 SOTA 结果，有时甚至是大幅大大提高。图例为 MATH 和 MMLU-STEM 上的审核结果，其中都初中都和的学校层次的关键问题还包括了一系列 STEM 意念。可以看到，Minerva 62B 和 Minerva 540B 在 MATH 上的准确率以外高于已有 SOTA，Minerva 540B 在 MMLU-STEM 上以外高于已有 SOTA。总体来看，Minerva 540B 在学校、初中都和的学校层次的 STEM 审核数据集集上，以外取得了值得注意优于已有 SOTA 的结果。与 PaLM 8B、62B 和 540B 的越来越详尽比较结果如下表所示。百度研究工作生物科学家、学术著作笔记之一 Aitor Lewkowycz 证明了了越来越具体的审核实例。他们在 2022 年匈牙利国家政府高等数学应考中都对 Minerva 同步进行了审核，它应对了 80% 以上的 GCSE 高等高等数学关键问题，审核了 MIT 的各种本科层次的 STEM 关键问题并应对了其中都的近三分之一。Minerva 也则会差错不过，Minerva 仍然犯了很多有误。为了越来越好地确认三维可以改进的领域，百度归纳了三维差错的关键问题样品，发现大基本上有误很不易解释。表明，左右一半是量度有误，另一半是推理小说误差，原因是应对解决办法并未遵循逻辑探讨支链。有误并不一定。同时，Minerva 也有可能推论正确的再次解答，但推理小说依然有误。百度将这种原因称为「误报」，因为它们被有误地计入到了三维的整体效率得分。归纳近期，误报率相对较差，Minerva 62B 在 MATH 数据集集上的平以外误报率低于 8%。百度共享了 Minerva 差错的一些样品实例。比如图例中都的量度有误，三维有误地消去了方程并排的平方根。图例为推理小说有误，三维在第四次练习中都量度了罚球次数，但之前却将这一数字作为第一次练习的再次解答。即便如此及愿景改进方向百度的表征推理小说方法并不是以范例高等数学为为基础。Minerva 运常用自然词汇和 LaTeX 高等数学给定的人组来重构关键问题并聚合解答，并未明确的底层高等数学结构。因此，这种方法存在一个重要局限，三维的解答难以获得自动验证。即使再次解答已知并且可以验证，三维也可以运常用有误的推理小说解决办法推论正确的再次解答，而这难以自动检测到。这种局限在 Coq、Isabelle、HOL、Lean、Metamath 和 Mizar 等演算等式证明方法中都不存在。另一之外，非范例方法的一个优势是它可以应用在高度多样化的关键问题中都。愿景，百度希望必须应对表征推理小说关键问题的通用三维推动生物科学和教育的前沿蓬勃发展。表征推理小说三维较强很多潜在的应用，都有为研究工作工作人员共享简便的设法，为学生共享新的学习急于。Minerva 三维朝着这些目标迈向了一小步。注解支镜像：

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