Математики продолжают высказывать опасения по поводу влияния ИИ на математику
Математики продолжают высказывать опасения по поводу влияния ИИ на математику
Президент Математического общества Франции назвал ИИ «допингом», вторгшимся в профессию, а известные математики, такие как Седрик Виллани и Теренс Тао, выражают тревогу по поводу темпов развития технологий.
Математики продолжают высказывать опасения по поводу влияния ИИ на математику.
Президент Математического общества Франции заявил, что это «допинг», вторгшийся в профессию. Аспиранты переживают, что им негде будет работать после защиты, и многие говорят о разрушении математики как формы человеческой деятельности в целом.
Известный филдсовский лауреат Седрик Виллани заявил, что он был потрясен, когда узнал о решении Навье-Стокса.
«Атмосфера конца истории... Это катаклизм, которого математика еще не знала».
Интересно, что раньше он был скептиком LLM, называл их «просто функциями f(x)=y» и утверждал, что они вообще ничего не понимают.
Теренс Тао, кстати, присоединился к тем, кто выступает за замедление разработки ИИ. Он сказал:
«Темп прогресса сумасшедший, и нет причин идти такими быстрыми шагами – никаких причин вообще».
Однако после этого в соцсетях его раскритиковали за то, что он стал высказываться таким образом только после того, как ИИ начал угрожать его собственной профессии.
Почему это важно
АналитикаЗаявления ведущих математиков демонстрируют сдвиг в восприятии ИИ: от скептицизма к признанию его способности решать фундаментальные задачи, что вызывает страх перед обесцениванием человеческого интеллектуального труда.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
AI-дайджест за две недели: GPT-6.1 Terra, Gemini 4 Carbon, Mistral Large 4 и изменения тарифов
Свежий обзор новостей AI: обновления LLM, изменения подписок OpenAI и Anthropic, новые world-модели, видео-генераторы и корпоративные детали.
Исследователи MIT показали, что GPT-6 Astra может улучшать другие ИИ-модели, изменяя их веса
В эксперименте Astra повысила точность Qwen3.5-0.8B на бенчмарке MATH-500 с 7,9% до 48,1%, изменив всего 0,016% весов модели.
Часть I. Архитектура ИИ-агентов: фундаментальные блоки
Одиннадцать фундаментальных строительных блоков современного ИИ-агента: таксономия моделей, агентный рантайм, техники промптинга, дистилляция, архитектура навыков (skills), память, function calling и FinOps.
Часть II. Архитектура ИИ-агентов: от модели до памяти и инструментов
Глубокое инженерное погружение: токенизация, KV-кэш, детерминизм сэмплинга, тренировочный стек, квантование, контекстная инженерия, стек безопасности, производственный RAG, ReAct и мультиагентные swarm-системы.