陶哲轩用大模型辅助解决数学问题：生成代码、陶哲题生编辑LaTeX公式都很好用

作者：机器之心 2023-09-05 17:43:04人工智能 新闻 今天，轩用型辅学问陶哲轩又尝试用 ChatGPT 生成可采用 LaTeX 表达式的大模都好程序代码，并最终得到了一段可用的助解 VSCode 代码。

几个月来，决数辑数学家陶哲轩多次尝试使用 ChatGPT 辅助解决数学问题，成代并与大家分享他的码编试验结果。网友在围观的公式同时还会和陶哲轩进行一些交流，或者给出 ChatGPT 的陶哲题生使用技巧建议。

今天，轩用型辅学问陶哲轩又尝试用 ChatGPT 生成可采用 LaTeX 表达式的大模都好程序代码，并最终得到了一段可用的助解 VSCode 代码。

陶哲轩表示 ChatGPT 能够生成涉及正则表达式的决数辑复杂代码片段，并且很有效。成代

具体来说，码编他想要一个可以采用 LaTeX 表达式（例如 (x+y=z)）的代码片段，并将 \left 和 \right 作为分隔符（例如 \left (x+y=z \right)。

为了解决这个问题，ChatGPT 进行了两次尝试，并且是以「多轮对话」的形式完成的。首先，陶哲轩详细描述了一个关于 (x+y=z) 的编码需求：

ChatGPT 首先根据要匹配的文本格式给出了正则表达式，并且对正则表达式的每一部分给出了详细的解释，最后给出了一段 VSCode 代码：

ChatGPT 给出的第一段代码具体如下：

{   "Add \\left and \\right": {     "prefix": "leftright",    "body": [      "${ TM_SELECTED_TEXT/\\(([^)]+)\\)|\\[([^]]+)\\]|\\\\{ ([^}]+)\\\\}/\\left$0$1$2$3\\right$0/g}"    ],    "description": "Add \\left and \\right to selected text"  }}

然而，这段代码存在错误，陶哲轩给 ChatGPT 指出了这个错误，然后 ChatGPT 就重新对原问题给出了一个正确的解答，生成了一段 VScode JSON 格式的代码：

ChatGPT 给出的第二段代码具体如下：

{   "Add \\left and \\right": {     "prefix": "leftright",    "body": [      "${ TM_SELECTED_TEXT/(\\()([^)]+)(\\))|(\\[)([^]]+)(\\])|(\\\\{ )([^}]+)(\\\\})/\\left${ 1}${ 4}${ 7}${ 2}${ 5}${ 8}\\right${ 3}${ 6}${ 9}/g}"    ],    "description": "Add \\left and \\right to selected text"  }}

除了日常使用 AI 工具辅助解决数学问题，陶哲轩最近还表示自己在一篇即将发表的论文中，使用了 AI 工具来编辑排版数学公式，具体来说是使用了 VSCode + TeXLive + LaTeXworkshop + Github Copilot。

值得一提的是，这个「神器组合」是来源于一位网友的建议。

前几天，陶哲轩尝试使用 ChatGPT 写 Python 代码来计算 Phi 非递减序列的数学问题，结果 ChatGPT 生成了一个非常聪明的程序来计算 totient 函数，但部分地方存在计算偏差。

在讨论中，陶哲轩提到：「完整正确的 Python 代码对解决数学问题有很大帮助，但他不常用 Python 编写代码，GPT 提供的代码有些许错误，需要手动改正。」有网友随即建议将 GitHub Copilot 和 VSCode 结合使用：

陶哲轩表示从 20 世纪 90 年代开始，每隔五到十年，他就会尝试更新公式编辑器，已经过数次迭代。陶哲轩也分享了他最新采用的 VSCode + TeXLive + LaTeXworkshop + Github Copilot 的使用效果。

他在 VSCode 中设置了一个触发词「cor」，以创建推论环境：

Github Copilot 则在填写代码片段方面起到了很大的作用：

相比于 ChatGPT，Github Copilot 是专门为生成代码而构建的 AI 工具，因此生成的代码准确性更高，效率也更高。

看来，AI 工具，特别是大模型将对数学研究起到十分重要的作用，还有很多应用潜力待研究者们发掘。

责任编辑：张燕妮 来源： 机器之心 人工智能AI

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