論文の概要: Math Agents: Computational Infrastructure, Mathematical Embedding, and
Genomics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02502v1
- Date: Tue, 4 Jul 2023 20:16:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 16:42:30.277768
- Title: Math Agents: Computational Infrastructure, Mathematical Embedding, and
Genomics
- Title（参考訳）: 数学エージェント:計算基盤、数学的埋め込み、ゲノム学
- Authors: Melanie Swan, Takashi Kido, Eric Roland, Renato P. dos Santos
- Abstract要約: 人間-AIチャット以外にも、大規模言語モデル(LLM)はプログラミング、アルゴリズム発見、定理証明に現れている。
本研究は「ムーアの数学法則」の新たなエントリとして数学エージェントと数学的埋め込みを紹介する。
プロジェクトは、情報システム生物学の老朽化問題に対処するために、数学エージェントと数学的埋め込みを使用することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The advancement in generative AI could be boosted with more accessible
mathematics. Beyond human-AI chat, large language models (LLMs) are emerging in
programming, algorithm discovery, and theorem proving, yet their genomics
application is limited. This project introduces Math Agents and mathematical
embedding as fresh entries to the "Moore's Law of Mathematics", using a
GPT-based workflow to convert equations from literature into LaTeX and Python
formats. While many digital equation representations exist, there's a lack of
automated large-scale evaluation tools. LLMs are pivotal as linguistic user
interfaces, providing natural language access for human-AI chat and formal
languages for large-scale AI-assisted computational infrastructure. Given the
infinite formal possibility spaces, Math Agents, which interact with math,
could potentially shift us from "big data" to "big math". Math, unlike the more
flexible natural language, has properties subject to proof, enabling its use
beyond traditional applications like high-validation math-certified icons for
AI alignment aims. This project aims to use Math Agents and mathematical
embeddings to address the ageing issue in information systems biology by
applying multiscalar physics mathematics to disease models and genomic data.
Generative AI with episodic memory could help analyse causal relations in
longitudinal health records, using SIR Precision Health models. Genomic data is
suggested for addressing the unsolved Alzheimer's disease problem.
- Abstract（参考訳）: 生成AIの進歩は、よりアクセスしやすい数学によって促進される可能性がある。
人間-AIチャット以外にも、大規模言語モデル(LLM)はプログラミング、アルゴリズム発見、定理証明に現れているが、ゲノム応用は限られている。
本稿では、GPTベースのワークフローを用いて、数学エージェントと数学埋め込みを「ムーアの数学法則」の新たなエントリとして導入し、方程式を文学からLaTeXおよびPython形式に変換する。
多くのデジタル方程式表現が存在するが、大規模な自動評価ツールがない。
LLMは言語ユーザインタフェースとして重要であり、人間のAIチャットや大規模AI支援計算インフラのための形式言語に自然言語アクセスを提供する。
無限の形式的な可能性空間を考えると、数学と相互作用する数学エージェントは、私たちを「大きなデータ」から「大きな数学」に変える可能性がある。
より柔軟な自然言語とは異なり、Mathには証明の対象となる特性があり、AIアライメントを目的とした高い精度の数学認証アイコンのような従来のアプリケーションを超えて使用することができる。
本研究の目的は、マルチスカラー物理数学を病気モデルやゲノムデータに適用することにより、情報システム生物学の老化問題に対処するため、数学エージェントと数学的埋め込みを利用することである。
エピソード記憶を持つ生成AIは、SIR精度健康モデルを用いて、縦断的な健康記録における因果関係を分析するのに役立つ。
ゲノムデータは未解決のアルツハイマー病問題に対処するために提案されている。
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