GPT-4在97轮对话中探寻世界难题 给出P≠NP结论

这是一次有望成功的LLM for Science的探究。

对于身处科研领域的人来说，或多或少的都听到过 P/NP 问题，该问题被克雷数学研究所收录在千禧年大奖难题中，里面有七大难题，大家熟知的庞加莱猜想、黎曼假设等都包含在内。

P/NP 问题最早在 1971 年由史提芬・古克（Stephen A. Cook）和列昂尼德・列文分别提出。多年以来，很多人都投入到该问题的研究中。但有人表示 P=NP 的解决保守估计可能还需要100 年的时间。

将 LLM 作为与人类一起协作的伙伴来应对复杂的科学挑战，并提出「LLM for Science（LLM4Science ）」范式。

引入一个名为「苏格拉底推理」的框架，鼓励 LLM 使用演绎、转换、分解等模式来激发批判性思维。

使用 GPT-4 和苏格拉底推理框架进行试点研究，以方便解决系统科学理论计算机科学中的 P 与 NP 关系问题。

GPT-4 成功地生成了证明模式，并在 97 个对话回合中进行了严格的推理，得出了 P NP 的结论，与 Xu 和 Zhou (2023) 最近的工作一致。

该研究展示了 GPT-4 等 LLM 推断新知识并与人类合作探索复杂专家级问题的潜在能力。

本文强调了 LLM 是跨领域的通用创新领航者，这与之前为特定任务量身定制的专门 AI 模型不同。

LLM 流畅运用自然和数学语言的能力对于跨学科发现至关重要。

这项工作揭示了如何利用 LLM 作为合作伙伴来增强和加速跨不同领域的科学研究进程。在过去的几年中，我们一直在寻找一种方法来解决这个问题，以确保我们的研究成果能够被广泛使用。

（编辑：银川站长网）

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