数学在AI中的应用

这篇综述文章强调了数学在人工智能 (AI) 中的关键作用，并着重指出数学为更好地理解和增强 AI 系统提供了工具。文章重点关注神经网络架构的建模及其优化过程，以及通过定制架构实现的AI进步。

本项目探讨了数学在人工智能中的关键作用，强调数学工具如何帮助我们更好地理解和提升AI系统，同时指出AI如何推动新数学的发展。本文聚焦于神经网络架构的建模和优化，鼓励更多数学家投身这一领域。

用蒙特卡洛树搜索与大型语言模型结合解决数学问题的演示项目，就像给AI装上了解题的“指南针”，让它能更高效地找到解题路径

利用大型语言模型（LLM）作为数学问题的黑箱求解器，为数学问题提供自动化解决方案，探索数学与人工智能的结合

GPT-S Navigator是一个顶级数据产品，提供对OpenAI顶级GPT-S模型的访问，包含丰富的提示库和个性化推荐，旨在提升用户在GPT-S旅程中的体验与效率。

我们汇编了一个全面的Excel和Notion模板，分类描述了当前顶级的AI工具，适合AI爱好者和希望将AI整合到运营中的公司，是一个很好的起点。

Prompty是一个用户友好的平台，旨在帮助开发者、研究人员和AI爱好者设计精准的提示，以获得更准确的AI响应。