谷歌 DeepMind 公布“FunSearch”训练法，可令 AI 模型计算复杂离散数学问题

据 IT 之家 12 月 15 日报道，谷歌 DeepMind 日前公布了一种名为“FunSearch”的模型训练法，号称能够计算包含“上限级问题”、“装箱问题”在内的一系列“涉及数学、计算机科学领域的复杂问题”。

据悉，FunSearch 模型训练法主要为 AI 模型引入了一个“评估器（Evaluator）”系统，AI 模型输出一系列“创意解题方法”，“评估器”则负责评判模型输出的解题办法，反复迭代后，就能训练出数学能力更强的 AI 模型。

谷歌 DeepMind 使用 PaLM 2 模型进行测试，研究人员建立了专用“代码池”，使用代码形式为模型输入一系列问题，并设置了评估器流程，之后模型便会在每一次迭代中，自动从代码池中挑选问题，生成“具有创造性的新解法”，并交由评估器进行评估，其中“最佳解法”将会被重新加入到代码池中，重新开始另一次迭代。