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陶哲轩最新娱乐体验_45岁陶哲轩现状(2024年11月深度解析)

内容来源：奇优电影院所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

陶哲轩

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提前学：为什么我们需要比别人先走一步？提前学到底有没有必要？为什么我们需要提前学？让我们一起来探讨这些问题。首先，牛顿曾经说过：“我是站在巨人的肩膀上才能比别人看得更远。”这句话告诉我们，站得高才能看得远。提前学就像是站在巨人的肩膀上，提前接触更复杂的知识，从而在未来的竞争中占据优势。其次，竞争无处不在。如果你比别人早走两步，理论上你就比别人跑得更快。起跑线的重要性不言而喻。再者，提前学不仅是视野和眼界的问题，更是为了在同级竞争中脱颖而出。少年班和天才班的孩子们都是提前学的种子选手。北京的各大实验班也都有提前学或者深耕知识点的现象。为什么学校在掐尖时会涉及到拓展和提前学的内容呢？其实，学校也在考察家长的教育意识和教育能力。此外，天才的培养不仅取决于天赋，还取决于家庭背景。陶哲轩的父母是教授，韦东奕的父母也是教授，杨振宁的祖上也很显赫，王阳明的父亲是状元。难道说天才只落在富贵家庭吗？其实，天才落在我们农民家庭可能连大学都考不上，何谈天才呢？伤仲永的故事难道只是仲永家的问题吗？不是社会的问题吗？从过程来看，目前的考试进度和教材进度是按照平均线来走的。高于平均线的孩子或者远远高于平均线的孩子难道就让他等着其他学生一起学嘛？为什么不能提前接触更难更复杂的知识呢？不接触更难更复杂的知识就只能做无用的重复劳动。最后，一张卷的中高考模式，一考定胜负，学的都是一样的知识，用的都是一样的时间，那怎么才能脱颖而出呢？不需要标新立异嘛？就像田径长跑一样，你跟着领跑的跑，再次也不会太差，但如果你跟着队尾跑，你得有多么充足的后劲才能实现冲刺反超呢？所以，提前学不仅是为了竞争，更是为了在未来的竞争中占据优势。卷不卷在于心态，在于目标。

刚刚给领导汇报完工作了。。其中提到大模型的幻觉和提供错误信息的问题。我提出不应该苛求大模型在任何场景下都是正确的。举了两个例子。 1）AlphaFold 一种预测蛋白质结构的大模型工具，预测的准确率超过90%，能节约大量人类实验，能辅助人类实验。输出错误的部分并不可怕，高水平的人需要的是正确的部分，和可以验证是错误的部分，有启发意义即可。 2）数学家陶哲轩多次提到大模型对数学研究的辅组作用，虽然初期的输出有错误，但是通过陶哲轩的不断指出后，不断迭代，最终给出正确的结果。我对领导说，大模型对于儿童和普通用户，如果出现幻觉甚至错误的知识是比较危险的，这块可以在输入输出端进行处理，但是在科学研究领域，不应苛责百分比的正确，本身因为科学家提的问题都特别难，也许大模型不经意的一个“指点”就突破了人类科学探索的边界。部分领导表示了赞同。。

哈佛新教法：AI助你学数学最近，数学界的泰斗陶哲轩推荐了一种全新的教学方法——哈佛反向学习法，这在教育界引起了不小的轰动。这个方法是由哈佛大学的Michael P. Brenner教授提出的，他是一位应用数学和应用物理学的专家。Brenner教授的创新之处在于，他鼓励学生用教授人工智能来完成数学作业，而这些作业并不计入正式成绩。到了期末，学生们会让这些AI参加考试，以检验其学习成果。 Brenner教授认为，这种方法能让学生在教授AI的过程中深入理解问题，并将问题分解为小步骤，这本身是一项极好的锻炼。同时，学会提问在AI应用中也极具挑战性，而这种教学方法能够帮助学生掌握提示词工程技术。在哈佛大学，Brenner教授开设了一门名为“Applied Math 201”的课程，主要教授解决硬科学问题的数学方法。他鼓励学生在作业的最后新增一个AI板块，使用哈佛的生成式AI工具箱中的聊天机器人来解决问题，并通过构建提示来教授这些机器人。虽然这部分成绩不计入正式考核，但学生需要积累提示词经验，并提交效果较好的提示词。到了期末，学生们需要共同完成一项最终研究，检验AI的学习成果。他们被分成三组：第一组负责提示工程，收集整理大家整个学期提交的提示词，并评估哪些提示更擅长或不擅长解决哪类问题；第二组负责数据集生成，构建一系列包含问题和解决方案的数据，并实现自动生成；第三组负责基础设施建设，将提示和数据集放在一起，尝试评估和训练聊天机器人解决期末试题。在这一过程中，学生们针对不同类型的问题绘制了图表，并创建了一套评分标准。最终，他们构建了一个开箱即用的数学模型，并取得了不错的成绩。课程结束后，学生们也热情地表达了对这种教学方法的感谢，认为它改变了他们的思维方式。 Brenner教授的另一门课程《Science and Cooking: From Haute Cuisine to the Science of Soft Matter》同样具有创新性，将烹饪与应用科学相结合。在这门课程中，顶级厨师和哈佛大学研究人员探索日常烹饪和高级美食如何阐明化学、物理和工程学的基本原理，了解食物分子及化学反应如何影响食物的质地和风味。这种教学方法不仅让学生在实践中学习科学原理，还打破了他们对烹饪的传统认知，使他们意识到烹饪也是一门科学。通过这些创新的教学方法，Brenner教授成功地激发了学生们的学习兴趣，并深入理解科学原理。

勾股定理还能这样证明？高中生一连发现10种证明方法，陶哲轩点赞「数据派thu的精心推荐」勾股定理还能这样证明？高中生一连发现10种证...

据说陶哲轩用AI辅助研究宣布等式理论成功，openAI刚出的时候他就说过AI会帮助科学家尤其是顶级科学家就极大的扩展自己的研究能力，很多数学研究就是把一个方法应用在不同领域，以前这个靠个人的天赋和勤奋，现在可以靠AI，现在又宣布新成果，这个事情就像欧拉天赋极高，一辈子算了极多的内容，勤奋至极，失明了都还在奋战，但是当计算机出来几天就算出了同一个题目数量级差距的更准确结果，现在又出现新拐点，未来不可想象啊。

数学天才——陶哲轩，数学思维大师课精彩合集，时长约一个半小时。看完不再恐惧数学，学会新思维！建议先马后看。囯女的微博视频

人生在于一直勤劳努力，如果不积极地探究和思索，怎么会有成功和收获呢？——张衡每个领域都拥有自己的最高奖项，数学界最高荣誉奖项是菲尔茨奖，国人还未登过颁奖台。到今天为止，仅有两位华人后裔获得过此奖，其中一位就是本文要介绍的，智商230被誉为神童的陶哲轩。陶哲轩出生于高学历家庭，从小展露数学天赋 1975年，陶哲轩出生在澳大利亚，他的父母是国人移民至此，都是自己领域优秀的人。他从小就受到了优秀的教育。像莫扎特年少出名一样，2岁时陶哲轩就展现出了对数学的超常天赋，母亲向儿子授课时发现此时他已经学会了小学六年级的课程。为了不耽误他的前程，年仅3岁半的陶哲轩被送一所小学读书，但由于年纪太小，无法和同学融洽相处，不久后又回到幼儿园。在幼儿园期间，他自学学会了小学的全部课程。1980年，他进入一所公立小学读二年级，课程是和五年级同学一起上。 7岁时，陶哲轩自学学会了微积分课程，母亲找到校长协商让他直接去中学听数学课。他的潜能爆发出来，不仅是数学知识，还有其他知识他都能如饥似渴地学会。这段时间他还出了一本书吸引了美国教授的注意。一位美国教授安排他参加数学高考，这件事在社会上引起了不小的轰动，因为陶哲轩考了760分（满分800分）。他此时8岁。一战成名，这位神童正式走进人们的视野，大家都想知道他的极限是在哪。他多年沉心研究数学，终于登上数学界巅峰后经过专业的测试，陶哲轩智商为230分，普通人智商在80至120之间，他的天赋异禀再次震惊大众。同时吸引力澳大利亚教育部门的注意，邀请年仅12岁的他参加数学奥林匹克竞赛。最终，陶哲轩获得金牌，年少成名的他给自己定下了更大的目标——获得“菲尔兹奖”。此后，他不断刷新记录，17岁在澳大利亚硕士学位毕业后，前去美国深造，21岁的陶哲轩在美国取得了博士学位。成年后的他并没有像方仲永一样“泯然众人”，而是一往直前，继续研究数学。他把自己的天赋发挥到极致，在偏微积分、解析数论、表示论等众多领域都有研究成果。陶哲轩在31岁时荣获“菲尔茨奖”，完成多年夙愿。无视生活的毕门造车学习，只能造就“方仲永”式天才和他相反的天才也是存在的。魏永康出生在湖南省一个普通县城里，父母都是普通人。他一心只读圣贤书，不管其他事，再加上自己的头脑聪明，魏永康十三岁时就参加了高考，成功成为了湘潭大学年纪最小的学生。他永远都是比我们普通人快一步，我们高考时他准备考研究生，然后顺利硕博连读。从这些表现来看，他确实是天才，但只持续了二十年。学业还未完成，就被学校退学，他只读书结果连最基本的自理能力都不会，无法顺利完成学业。他还在与人交流方面有严重障碍，闭门读书，结果只能如此。一代天才最后沦为普通人。不努力不会成功，成功的秘诀就在于至少努力一万小时畸形的闭门造车，最终不会有好结果。陶哲轩则不同，他德智体美劳全面发展，并且已经结婚，生活幸福。如今，陶哲轩在数学领域已成为大师级数学家，是多个科学院院士，并在大学任教。他的成功不只在于智商过人，他对数学的喜爱开发了他的潜力，为此付出不断地努力，这是在他成功的路上必不可少的要素。一万小时定律指出：“人们眼中定义的天才卓越非凡的原因，是持续不断的努力而不是天赋超过其他人，一万个小时是任何人从平凡人晋升到世界级大师的必要条件。” 一万小时最成功的代表就是达芬奇。就像我们从小课本上学的那样，达芬奇学习绘画就是从一颗鸡蛋开始，日复一日，年复一年，练习练到忘记时间，为此打下了扎实的基本功，这才有了以后的成就。除此之外，还有飞人刘翔，我们只看到了他在赛场上远超其他人，站在领奖台光芒闪耀。他从7岁开始练习，不知跑出了几个一万小时，经历过多少挫败，才能在赛场上光荣的站在领奖台上。总结：不管是陶哲轩还是普通人，没有人会在不努力的情况下取得成就，努力是成功的必要前提。想要获得成功，至少先努力一万小时。

“而现在，在2200万+个需要证明的蕴含关系中，8178279个已被证实，13855193个已被证伪，仅有162个还悬而未决。” 陶哲轩宣布“等式理论计划”成功，人类AI协作，57天完成2200万+数学关系证明陶哲轩宣布“等式理论计划”成功，人类AI协作，57天完成2200万+数学关系证明陶哲轩宣布“等式理论计划”成功，人类AI协作，57天完成2200万+数学关系证明

OpenAI Forum 下周的一场线上活动，陶哲轩与 Mark Chen 对谈，The Future of Math with o1 Reasoning。链接：网页链接

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