NearAI revendique la résolution de 672 problèmes mathématiques pour 111 dollars
NearAI a affirmé avoir résolu 672 problèmes du benchmark de preuve formelle en mathématiques, PutnamBench, pour un total de 111 dollars. Ce cas pourrait démontrer l'efficacité économique des agents d'IA. L'agent Lean de NearAI a résolu toutes les questions du PutnamBench, enregistrant un coût 250 fois inférieur à celui des systèmes concurrents. Cependant, cette comparaison n'a pas clairement établi si les conditions du modèle, du budget d'exécution, de la méthode de recherche et de la structure de réessai étaient identiques. Le fait confirmé est que NearAI a complété les 672 problèmes et a présenté un coût total de 111 dollars. Il n'y a pas encore de confirmation indépendante de ces résultats sur le tableau de classement public de PutnamBench. Le dépôt officiel de PutnamBench indique que le nombre de problèmes selon les critères Lean 4 est de 672, et la preuve formelle évalue si l'IA fournit des procédures de preuve vérifiables. La revendication de NearAI a du sens dans l'écosystème NEAR, qui met l'accent sur l'"IA vérifiable". L'environnement d'exécution de confiance est une technologie qui traite les données dans un environnement matériel isolé, limitant l'accès externe. NearAI a mis en avant l'infrastructure sur laquelle l'agent effectue des calculs et des transactions en février, et cette revendication ajoute un exemple de chiffres d'efficacité économique. La concurrence dans le domaine de la preuve formelle est également en cours, avec MistralAI annonçant que LeanStral 1.5 a atteint 587/672 au PutnamBench. MistralAI a proposé un coût d'environ 4 dollars par problème. Le tableau de classement de PutnamBench discute d'une meilleure manière de représenter le budget de calcul par accès. L'impact des performances de NearAI sur le prix de NEAR ou la demande de l'écosystème reste incertain.
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