Meta联合研究团队提出新型模型Symbolic Transformer，攻克李雅普诺夫函数谜题

10月17日，Meta与巴黎理工学院的研究团队联合提出一种名为Symbolic Transformer的新模型，成功解决了困扰数学界132年的李雅普诺夫函数问题，对于判断动力系统的稳定性具有重要意义。研究团队将寻找李雅普诺夫函数的任务转化为序列到序列的翻译问题，通过使用象征化的tokens序列，从而能够利用原本用于机器翻译的Transformer模型进行训练。对于已知的多项式系统，模型精度高达84%，远超以往人类专家的9%和前沿算法工具的表现。面对随机生成的多项式系统，模型成功发现了10.1%至11.8%的李雅普诺夫函数，达到了传统方法的10倍。在多个数据集上的实验结果表明，Symbolic Transformer模型在性能上超越了传统方法，验证了人工智能在解决数学领域难题方面的巨大潜力。