NearAI behauptet, 672 mathematische Probleme für 111 Dollar gelöst zu haben

NearAI hat behauptet, 672 Probleme des mathematischen Formalbeweis-Benchmarks PutnamBench in Lean 4 für insgesamt 111 Dollar gelöst zu haben. Dieses Beispiel könnte die Kosteneffizienz von KI-Agenten demonstrieren. Der Lean-Agent von NearAI hat alle Fragen des PutnamBench gelöst und soll dabei Kosten erzielt haben, die 250-mal niedriger sind als bei konkurrierenden Systemen. Allerdings wurde nicht klar dargelegt, ob die Bedingungen für das Modell, das Ausführungsbudget, die Suchmethoden und die Wiederholungsstruktur identisch sind. Der derzeit bestätigte Fakt ist, dass NearAI 672 Probleme abgeschlossen hat und die Gesamtkosten 111 Dollar betragen. Es ist jedoch nicht der Fall, dass die gleichen Ergebnisse unabhängig in der öffentlichen Rangliste von PutnamBench reflektiert wurden. Das offizielle Repository von PutnamBench gibt die Anzahl der Probleme nach Lean 4 mit 672 an und bewertet, ob die formalen Beweise von der KI überprüfbare Beweisverfahren liefern. Die Behauptung von NearAI hat Bedeutung im NEAR-Ökosystem, das "verifizierbare KI" betont. Die Trusted Execution Environment ist eine Technologie, die Daten in einer isolierten Hardwareumgebung verarbeitet und den externen Zugriff einschränkt. NearAI hat im Februar die Infrastruktur hervorgehoben, mit der Agenten Berechnungen durchführen und Transaktionen abwickeln, und diese Behauptung ist ein weiteres Beispiel für Kosteneffizienz. Der Wettbewerb im Bereich der formalen Beweise ist ebenfalls im Gange, und MistralAI hat bekannt gegeben, dass Leanstral 1.5 587 von 672 bei PutnamBench erreicht hat. MistralAI hat Kosten von etwa 4 Dollar pro Problem angegeben. Die Rangliste von PutnamBench diskutiert derzeit, wie die Zugriffsbudgets besser dargestellt werden können. Es ist ungewiss, welchen Einfluss die Leistungen von NearAI auf den NEAR-Preis oder die Nachfrage im Ökosystem haben werden.

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