AI做题家卷疯了！高数考试正确率81%，竞赛题成绩少于计算机博士

件骤回答的再三注意来引导。AI在想到所撰时就可以运用于类似的探讨反复，恰当回答本来则会答题的考所撰。

再有是Google公司和MIT合作开发的Scrathpad草稿纸法则，让AI把前提条件测算的中则会间结果临时存储起来。

最后还有Majority Voting大部分一致通过法则，也是来年3月才刊出的。

让AI多次回答同一个考所撰，选择答案中则会成现频率最颇高的。

所有这些技巧全用上以前，5400亿模板的Minerva在各种测试集中则会远超SOTA。

甚至80亿模板版本的Minerva，在竞赛级微积分所撰和MIT公开课问所撰中则会，也能远超GPT-3简介更取而代之的davinci-002版本本技术开发水平。

说了这么多，Minerva确切都能想到成哪些考所撰？

对此Google公司也开放成了样例集，一起来看一下。

物理科学化养全能，连方法学都则会

微积分上，Minerva可以像人类文明一样按方法测算误差，而不是实际上暴力解出。

对于应用所撰，可以自己表列成公式式并想到简化。

甚至还可以推导证明。

物理上，Minerva可以以求中则会性氮氢原子（Z = 7）磁性的总磁矩广义相对论数这样的所大学技术开发水平考所撰。

养物和化学上，Minerva凭借词汇探讨能力也可以想到各种选择所撰。

以下哪种点突变基本对DNA序列形如此一来的蛋白质从未负面影响？

以下哪种是放射性元素？

以及自然科学：为什么宇宙享有很强的磁场？

在方法学多方面，它通过解释“常见于部份检验检测”的确切用法，从而恰当了得成结论这个形容词的另一种说法。

……

不过，Minerva有时也则会罪一些低级缺失，比如把等价并排的√给消了。

除此之部份，Minerva则会成现的侦探反复缺失但结果对的“实为阳性”情况下，比如比如说这种，有8%的可能性。

经过分析之后，工作团队发现主要的缺失基本来自测算缺失和侦探缺失，只有小部分来自所撰意探讨缺失和在方法中则会可用了缺失的多事实等其他情况下。

其中则会测算缺失可以轻易通过访问部份部电脑或Python解释器解决，但其他几类的缺失因为神经网络数量太大就不太好调整了。

总的来看，Minerva的表现让很多人觉得惊艳，纷纷在评论区以求API（幸好Google公司在此之前并从未公开计划案）。

有的网友想到，加上前几日让GPT-3解所撰恰当率激增61%的“恰巧一恰巧”大法，它的生存率或许还可以再提颇高？

不过作者的回应是，恰巧一恰巧法则数指零检验修习，再强恐怕也比不上带4个例子的少检验修习。

还有网友提成，既然它可以想到所撰，那么能不能反过来作答？

多事实上用AI给所大学养作答这件多事，MIT从未联合OpenAI在想到了。

他们把人类文明成的所撰和AI成的所撰混在一起，找学养来想到问卷调查，大家也很难分清一个大所撰究竟AI成的。

总之现在的情况下，除了搞AI的在忙着读这篇科学论文以部份。

学养们亦同着有一天能用AI想到作业。

老师们也亦同着有一天能用AI成卷子。

科学论文地址：_paper.pdf

Demo地址：

关的科学论文：Chain of Thought Scrathpads Majority Voting

详见链接：

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