GitHub Copilot让陶哲轩感到“厌恶”

金磊 相吻合 凹非寺

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GitHub Copilot，又一次被数论大黑陶哲轩“点名”了：

我发现GitHub Copilot在合著我已经有新浪撰文的现实生活中所颇为有为了让。

它并能正确地得出那序言中所数论论证的几个处理过程。

并且陶哲轩还说明了一个具体内容的案例要用阐述。

例如在下面这个例子中所，陶哲轩没过多久将一个最大值分成了三块。

然后他用句法阐述了如何对第一块的素材要用至少，以及说明了一下如何至少剩下两块的素材。

几周，就到了GitHub Copilot客串的时刻了。

它基于陶哲轩说明的素材，“啪的一下”，就设想了最主要长段的促请素材。

陶哲轩举动声称：

虽然Copilot说明的促请不都是可用的，但事与愿违，我至少有十几句是被我用到了新浪撰文里头。

总而言之，这个机器给我留下了颇为独到的印象（并且有点让我忧心）。

网上在看得见陶哲轩的原于之后也声称赞同，认为GitHub Copilot对非编程就其的素材也是一个颇为好的文本机器。

而这并不是陶哲轩第一次给AI机器“带盐”了，最初，他再已经提拔过GPT-4、VSCode等等。

那么这次在GitHub Copilot的领受这样一来，陶哲轩又进行了怎样的一项工作？

我们之后往下看。

这篇数论新浪名为Bounding sums or integrals of non-negative quantities，即至少非负需求量的和或最大值的可数。

在数论中所，我们常会并能至少某个需求量的大小，特别是当这个需求量是由一系列非负项组成的时候。

例如，在线性代数、概率论、组合学等信息技术中所，常会并能至少函数、碱基、可数等的和或最大值。

因此，至少非负需求量的和或最大值的可数是一个关键性的数论缺陷。

几周，陶哲轩介绍了一些至少非负需求量的和或最大值的可数的常见新方法，包括算术标准差-几何标准差黎曼、Holder黎曼、Markov黎曼等。

这些新方法在数论中所颇为常见，可以用来至少各种数论需求量和缺陷的可数。

而在这篇新浪中所，陶哲轩主要是利用这些简单的伊曼努尔·康德，来至少非负需求量的和或最大值的可数。

最终，撰文阐述了至少非负需求量的和或最大值的可数的新方法和技巧，并强调了它们在科技信息技术中所的信息技术。

这些新方法不仅可以用于妥善解决具体内容的数论缺陷，还可以在其他信息技术中所信息技术，例如：物理学、工程学、经济学家等。

因此，这序言对于解释非负需求量的和或最大值的至少新方法以及它们在科技信息技术中所的信息技术具备关键性意义。

那么最终，你真是这序言里头，哪些素材是由GitHub Copilot进行的呢？

参考URL：[1]@tao@mathstodon.xyz/111158220516679670[2]

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