GitHub Copilot讓陶哲軒感到“不安”
GitHub Copilot,又一次被數(shù)學(xué)大神陶哲軒“點(diǎn)名”了:
我發(fā)現(xiàn)GitHub Copilot在撰寫(xiě)我最近博客文章的過(guò)程中非常有幫助。
它能夠正確地預(yù)測(cè)那篇文章中數(shù)學(xué)論證的幾個(gè)步驟。
并且陶哲軒還給出了一個(gè)具體的案例做闡述。
例如在上面這個(gè)例子中,陶哲軒先是將一個(gè)積分分成了三塊。
然后他用語(yǔ)言描述了如何對(duì)第一塊的內(nèi)容做估計(jì),以及說(shuō)明了一下如何估計(jì)剩下兩塊的內(nèi)容。
接下來(lái),就到了GitHub Copilot登場(chǎng)的時(shí)刻了。
它基于陶哲軒給出的內(nèi)容,“啪的一下”,就提出了一大長(zhǎng)段的建議內(nèi)容。
陶哲軒對(duì)此表示:
雖然Copilot給出的建議不都是可用的,但最終,我估計(jì)有十幾句是被我用到了博客文章里。
總而言之,這個(gè)工具給我留下了非常深刻的印象(并且有點(diǎn)讓我不安)。
網(wǎng)友在看到陶哲軒的安利之后也表示贊成,認(rèn)為GitHub Copilot對(duì)非編程相關(guān)的內(nèi)容也是一個(gè)非常好的文本工具。
而這并不是陶哲軒第一次給AI工具“帶鹽”了,在此之前,他便已經(jīng)推薦過(guò)GPT-4、VSCode等等。
那么這次在GitHub Copilot的加持之下,陶哲軒又完成了怎樣的一項(xiàng)工作?
我們繼續(xù)往下看。
Copilot幫忙寫(xiě)的數(shù)學(xué)博客
這篇數(shù)學(xué)博客名為Bounding sums or integrals of non-negative quantities,即估計(jì)非負(fù)量的和或積分的上界。
在數(shù)學(xué)中,我們經(jīng)常需要估計(jì)某個(gè)量的大小,特別是當(dāng)這個(gè)量是由一系列非負(fù)項(xiàng)組成的時(shí)候。
例如,在數(shù)學(xué)分析、概率論、組合學(xué)等領(lǐng)域中,經(jīng)常需要估計(jì)函數(shù)、序列、集合等的和或積分。
因此,估計(jì)非負(fù)量的和或積分的上界是一個(gè)重要的數(shù)學(xué)問(wèn)題。
接下來(lái),陶哲軒介紹了一些估計(jì)非負(fù)量的和或積分的上界的常用方法,包括算術(shù)平均值-幾何平均值不等式、Holder不等式、Markov不等式等。
這些方法在數(shù)學(xué)中非常常用,可以用來(lái)估計(jì)各種數(shù)學(xué)量和問(wèn)題的上界。
而在這篇博客中,陶哲軒主要是利用這些簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)原理,來(lái)估計(jì)非負(fù)量的和或積分的上界。
最后,文章總結(jié)了估計(jì)非負(fù)量的和或積分的上界的方法和技巧,并強(qiáng)調(diào)了它們?cè)诟鱾€(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。
這些方法不僅可以用于解決具體的數(shù)學(xué)問(wèn)題,還可以在其他領(lǐng)域中應(yīng)用,例如:物理學(xué)、工程學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等。
因此,這篇文章對(duì)于理解非負(fù)量的和或積分的估計(jì)方法以及它們?cè)诟鱾€(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用具有重要意義。
那么最后,你覺(jué)得這篇文章里,哪些內(nèi)容是由GitHub Copilot完成的呢?
參考鏈接:
[1]https://mastodon.social/@tao@mathstodon.xyz/111158220516679670。
[2]https://terrytao.wordpress.com/2023/09/30/bounding-sums-or-integrals-of-non-negative-quantities/。