🚨 [New Paper]
The Adam optimizer is a zombie algorithm...
It senses and adapts the learning rate, sure. But the update rule itself? Fixed, frozen. Decided before even the training starts. It works in some regions of the loss landscape and fails in others.
What if the optimizer itself was an agent, free to learn its own trajectory through the landscape and adjust its own update rule at every step? and maybe transfer its learned policy to train models on unseen datasets!
Introducing: PILOT (Policy-Informed Learned OpTimizer)
📄Preprint: https://t.co/vRljBd0AF8
🧵TLDR 👇
ياساتر 🤯
ابو جبت قدر يحل مشكلة رياضية قديمة planar unit distance
لو عندك عدد n من النقاط، كم زوج (نقطتين مفصولين بخط واحد) تقدر تطلع من هذه النقاط؟
مثلًا لو n=4 يعني حيكون عندنا أربعة ازواج، تخيل مربّع كل نقطة (زاوية) مربوطة بالزاوية الثانية.
طيب ٤ نقاط واضحة، بس لو كان عندي 3,456 نقطة مثلًا ؟
هنا ابو جبت جاب معادلة رياضية تجيب عدد الازواج، وطريقة للتعبير عنها شكليا، والشكل هذا الان مسبّب ضجة والبعض يقولون لازم يصير الشعار الرسمي للذكاء الإصطناعي الخارق
Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in 1946.
For nearly 80 years, mathematicians believed the best possible solutions looked roughly like square grids.
An OpenAI model has now disproved that belief, discovering an entirely new family of constructions that performs better.
This marks the first time AI has autonomously solved a prominent open problem central to a field of mathematics.
من التسويق إلى تأثير يُترجم لأرباح🚀
عصام شبير
يشاركنا كيف تبني نظام تسويقي يحقق نتائج قابلة للقياس!🤯✨
سجّل الآن:💡
https://t.co/tXsMBxiSOR
#معسكر_إبتكارAI#GDGUJ
من الفكرة إلى هوية بصرية ذكية 🚀
ضيفنا نبيل الحموي
يشاركنا كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في تصميم الهوية البصرية من الصفر! 🤯✨
سجّل الآن:💡
https://t.co/BOVXWYz5MR
#معسكر_إبتكارAI#GDGUJ
“Expecting an algorithmic description to instantiate the quality it maps is like expecting the mathematical formula of gravity to physically exert weight.”