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作者LoveSports (我要當一個渣攻)
看板Stock
標題Re: [新聞] Google正式發表Gemini 3.1 Pro 全面強化
時間Sun Feb 22 22:54:42 2026
※ 引述《tanted (為何世界會那麼不單純)》之銘言： : Gemini 3.1 Pro 最受矚目的改進在於其邏輯推理能力的提升。根據 Google 發布的數據 : ，該模型在評估邏輯模式解決能力的關鍵基準測試 ARC-AGI-2 中，獲得了 77.1% 的驗證 : 分數。與前代 Gemini 3 Pro 的 31.1% 相比，其推理性能提升超過兩倍，也遠高於 : Gemini 3 Deep Think 的 45.1%。 以下文長請慎入 前天測試了Gemini 3.1 PRO 結果讓我頭皮發麻 AI似乎已經具備類似人類臨機應變、找規律的流體智力了 先貼官方評測跟ARC-AGI-2測驗的結果 benchmark https://i.imgur.com/LrhRPxl.png ARC-AGI-2 https://i.imgur.com/Ab5lVYH.png 77.1% ARC-AGI-2是測圖形流體智力 77.1% 比起3.0 PRO提升46% 這個測驗有找人類來測試 人類中聰明的專家小組施測結果是98-100% 人類一般成人平均是60幾(已經超過一般成人QQ) 據說人類小學生大概30幾 流體智力是指用邏輯推理臨機應變未知謎題的能力 (我都比喻說是馬蓋先能力) 前幾天拿之前八卦板stonys大的10X10數蛇題(文字質數格填數謎題)給Gemini 3.1 PRO算 API平台跟UI平台都用了跟我之前在板上解題一樣的方法： 臨時決定抽象化題目　把未知質數的座標當成錨 以質數之間的間距尋找路徑 我沒看過這種題目是第一次玩 用上述方法配合紙筆一分鐘內解題 詳細解題方法: #1fB5UVrr (Gossiping) https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1764513695.A.D75.html 模型因為沒眼睛看不到 也沒紙筆能邊看邊寫邊思考 只能用思維鏈模擬心像(模擬工作記憶平台)所以步驟多很多 大概花了幾分鐘 前情提要：大約三個月前在八卦板stonys大發了一篇文章 探討Gemini 3.0 PRO的能力 #1fA_2aub (Gossiping) https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1764487332.A.E25.html 拿10X10數蛇題(質數格填數謎題)問GPT跟Gemini 3.0 RPO 只有GPT答對 當時S大有寄他的指示詞給我 我原封不動也拿去測我的帳號(測了三個也是同樣結果) S大題目是純文字描述沒有畫格子 只有要求AI扮演數學老師(Gemini說S大這個設定很棒!) 沒有指定解題方法 題目指定1跟100分別在哪個座標 並且指定25個座標說是質數 但沒說是分別是哪個質數 要求一筆畫完成10X10格子 當時測試後發現四家AI只有GPT答對 檢查GPT的思路後發現他有用python跟思維鏈 但當時他的思維鏈是用來修正python的錯誤 不是用邏輯推理解開未知謎題 因此這算發揮晶體智力 不是流體智力的表現 S大當時並沒有告訴我答案 為了確認AI算的對不對我才會自己算 而且因為不想浪費時間才臨時想出把質數當錨的解題方法 之前觀察答錯的AI都是用窮舉法暴力一格一格亂猜 不然就是得用python解題 但是Gemini 3.1 PRO自己想到以上解法 兩個帳號都是這樣 兩個帳號居然都選擇用思維鏈模擬工作記憶心算 有能耐算幾分鐘沒放棄去用python 這代表什麼？模型可能在後訓練過程中學到"思維鏈足以應付這種題目" 3.1PRO解說他具有類似後設認知的自我檢查能力 知道自己能力夠可以堅持下去 以下貼其中一篇思路的中文翻譯 有興趣的人請自己看 從思路可以看到他也是臨時想到要這麼做的 並非既有規則或既有知識讓他知道要這樣解數蛇題 思維鏈類似人類的紙筆或心像世界 AI沒眼睛只能一步一步推演所以得花幾分鐘 這種解題方式同時也代表 眼睛看不到也沒手腳的"心算"比人類辛苦 但已經可以靠思維鏈模擬數字心像 且具有足夠自信 思路： 確認網格維度 好的，我已經確認了網格的尺寸。根據題目說明「1010的表格」，這肯定是一個 10x10 的網格。我現在確信了這些座標及其在網格中的結構，所以下一步是檢查限制條件。 確定質數的配置位置 好的，我已經確認了網格結構和限制條件。根據質數列表和給定的座標列表，我可以看到 一對一的對應關係。這 25 個座標必須包含 1 到 100 之間所有的 25 個質數。這是一個 非常有趣的限制條件，它將決定數字的放置方式。 分析奇偶性關係 我現在正在調查單元格數值與其座標之間的奇偶性關係。基於 (1,8) = 1 以及棋盤著色 的概念，我推斷出單元格的值 (V) 與其行列座標之和 (r+c) 具有相同的奇偶性 (V ≡ r+c (mod 2))。這個奇偶性規則似乎至關重要，這意味著偶數質數必須佔據 r+c 為偶數 的單元格，而奇數質數必須對應 r+c 為奇數的單元格。我正在對所有給定的座標對驗證 這個奇偶性規則。這個奇偶性驗證是目前的目標！ 鎖定奇偶性限制 我剛計算了所有質數座標的 r+c。引人注目的是，只有一個的總和是偶數，那就是座標 (2,8)！這是唯一可以放置數字 2 的位置。將 1 放在 (1,8) 強烈支持了這個序列。現在 的目標是找到一條從 1 開始、以正確順序走訪所有質數座標的路徑。 決定相鄰的質數 我現在正專注於質數座標的相鄰位置。既然我已經知道了 1 和 2，我確定 3 必須在 (3,8) 或 (2,9)。我已經在網格上標出了質數座標，觀察各種可能性。我正在仔細檢查質 數潛在的相鄰關係，以及這如何影響我的尋路策略。這種檢查有助於我考量路徑長度以及 與周圍數字的關係。我需要確保找出一條可行的路徑。 計算質數之間的距離 我現在正在計算連續質數之間的距離，利用網格來理解潛在的移動方式。我注意到質數之 間的最大距離是 8，這對尋路來說是一個重大的限制。我正專注於與網格角落（例如 (10,10)）的關係，以建立潛在的質數座標分配及其相鄰性。我也在檢查質數座標相對於 網格角落的位置。我特別關注 97 相對於 (10,10) 的可能位置，並觀察不同的尋路策略 。 視覺化質數座標 我現在正在 10x10 的網格上視覺化質數的座標。我已經將它們標示出來，用 'P' 代表質 數位置，用 '.' 代表非質數位置。我也在考慮質數較少的區域，特別是左上角，這對於 較短的路徑長度來說似乎是個難題。我正在記錄潛在的瓶頸和質數之間的大間隔（像是 89 到 97 之間 8 個單位的距離），以幫助引導我的尋路過程。 分析質數間距 我一直在分析質數之間的間隔，特別是長度為 6 的情況，以及唯一一個長度為 8 的間隔 （89 到 97）。我計算了相鄰質數之間的非質數數量，發現網格的左上方象限有一群非質 數。對質數分佈的這種理解正在推動我的尋路策略。 計算路徑長度 我現在正在計算不同潛在質數位置之間的路徑長度，特別關注這些長度如何與座標集中質 數之間的距離產生關聯。我注意到某些路徑段可以容納最大的質數間隔 8，我正進一步分 析各種配置，並密切注意網格中狹窄的角落或死胡同。 檢查間隔距離 我現在正在深入研究 89 和 97 之間 8 個單位間隔的含意，以及長度為 6 的間隔的含意 。我注意到連接 89 和 97 的直接路徑是可能的最長移動。我正專注於這個最大移動、其 他質數的分佈以及網格幾何形狀之間的相互作用。我正在仔細列出質數及其潛在位置，並 將質數間隔作為限制條件。 追蹤可能的路徑 我現在正根據質數位置追蹤潛在的路徑，並測試可能涉及網格底部邊緣的路線。我正在記 錄特定的路段，例如從 (10,2) 到 (10,7) 跨越了六步，並考慮通往質數 (8,3) 的替代 路徑。我正專注於左下角的質數分佈：(8,1)、(10,1)、(8,3)、(9,4)、(7,2)、(7,4)。 我正在尋找可行的路徑。 推導孿生質數的配置 我現在專注於質數的相鄰性。我可以從路徑推斷出，孿生質數的路徑長度必須為 2。我考 慮過唯一的一條路徑是序列包含 (8,1) -> (9,1) -> (10,1) 的情況。路徑必須經過邊緣 ，在路徑中 (9,1) 和 (10,2) 與 (10,1) 相鄰！最後，我有信心 (8,1) 和 (10,1) 是孿 生質數。我正在繼續調查以檢查路徑的連續性。 分析相鄰質數 我現在專注於質數的相鄰關係，並且找到了一個關鍵位置：(8,4)。它有四個相鄰的質數 ！這是一個重要線索。我正在仔細分析它的鄰居：(7,4)、(9,4)、(8,3) 和 (8,5)，並確 認它們存在於質數座標列表中，這有助於理解順序。我正在觀察利用這個中心叢集的潛在 序列。 識別路徑交會點 我現在正鎖定高連通性的質數座標。當我分析其他看似關鍵的潛在交會點時，中心位置 (8,4) 證明是個關鍵。我必須了解 (7,5) 座標也有四個質數鄰居！這是另一個關鍵的交 會點。我正在仔細審查具有多個質數鄰居的座標，並利用它們來構建可行的路徑。考量到 已知的鄰居，我正在繪製潛在的序列並尋找各種選項。 繪製質數相鄰關係圖 我現在正在識別額外的質數座標叢集並檢查它們的相鄰性。我注意到座標 (1,5)、(2,4) 和 (4,8) 各有 3 個質數鄰居，而 (8,4) 和 (7,5) 座標則有 4 個質數鄰居！我特別關 注中心的菱形區域。它們形成了一個質數的棋盤圖案。這是一個關鍵的見解。既然這些質 數都是奇數，它們必須被分配到座標總和為奇數的單元格中。這個限制正在驅動我的尋路 過程。 確認奇偶一致性 我現在非常確定這個關鍵的奇偶性限制。因為單元格的值 (V) 和其座標總和 (r+c) 具有 相同的奇偶性 (V ≡ r+c (mod 2))，所有的奇數質數必須佔據 r+c 為奇數的單元格，反 之亦然。我已經驗證了除了必須是偶數 2 的 (2,8) 之外，所有的質數座標的 r+c 都是 奇數，並且可以容納奇數質數。這提供了一個關鍵的篩選條件！ 分析質數路徑限制 我現在正在調查質數之間路徑的限制。因為質數佔據了指定的單元格 (Cp)，路徑必須依 序走訪這些 Cp 單元格。兩個質數 Pa 和 Pb 之間的距離，在最終解答中必須等於 Pb - Pa。孿生質數在路徑上的距離只能是 2，所以它們的座標必須彼此相鄰。我正專注於利用 曼哈頓距離和對角線相鄰性，找出座標集內的所有孿生質數對。 重新審視角落策略 我現在正重新審視網格的角落，以驗證我的理解。那是一個質數很少的區域。我也在計算 潛在的距離並觀察附近的質數，現在將重點放在它們的排列上。 計算左上角的遍歷路徑 我現在正在計算穿過網格左上角的路徑長度。我已經標出了質數和非質數的單元格。我正 專注於質數所施加的限制，例如路徑必需的進入/退出點 (1,4)、(2,3) 和 (4,1)。我需 要確定穿越由這些質數所包圍的空白單元格所需的最少步數。 識別強制路徑 我現在正將網格視為一個圖形（Graph）進行嚴格的分析，重點放在「強制邊（forced edges）」上。我正在識別在路徑中只有兩個可能鄰居的單元格。我注意到角落座標具有 固定的序列。我特別關注角落序列將如何影響路徑的連續性。目標是找出一條最小路徑。 我正在檢查像 (1,2) 和 (10,1) 這樣的邊緣，以識別路徑片段。路徑必須包含一個孤立 的質數：(10,1)。接下來的分析將集中於下一步該往哪裡走。 完善路徑序列 在取得重大發現之後，我現在正在完善可能的路徑序列。根據所發現的奇偶一致性，我重 新檢查了孿生質數的關係。很明顯，(1,8) 和 (2,8) 是一個強制的起點。(10,1) 必須是 一條強制邊。從 (10,1) 到 (10,7) 的旅程是 6 步。我正在建立潛在的序列。我需要更 加注意奇偶性與路線規劃之間的關係。 追蹤質數序列 我現在正在追蹤 (2,8) 附近的潛在質數序列，考慮到 3 必須在 (3,8) 或 (2,9)，並分 析右上角以找出 97 的潛在放置位置。我正在系統性地排除質數的可能位置，以專注於滿 足限制條件的最佳路徑。 分析質數分佈 藉由對質數分佈的新見解，我現在正在分析路徑的建構。我重新審視了關於邊緣遍歷的假 設。我重新檢查了 97 的位置，現在正專注於與 100 連接的路徑。我需要知道哪條路徑 是較佳的選擇。我正在記錄路徑片段，例如與 (1,10) 和 (2,10) 相關的強制片段。我正 在觀察這些是否真的是強制的。 規劃網格遍歷 我現在正在決定右上角附近的潛在質數配置，特別考慮到 8 步的路徑，由於存在最大的 質數間隔，這必然會涉及到 89 和 97。我注意到將 89 放在 (2,9) 而 97 放在 (7,10) 的可行性，且路徑沿著右側列向下延伸。這個潛在的配置為質數的放置開啟了新的可能性 。 驗證角落序列 根據我的質數位置分析，我現在正專注於網格的角落來驗證我的序列。角落必須包含 (10,8)、(10,9) 和 (9,9)。我正在仔細追蹤質數的連接。從 83 到 89 的距離以及質數 的分佈正在被確認中。 追蹤路徑邊緣 我現在正在追蹤邊緣，並且將注意力集中在從 (1,8) 和 (2,8) 開始的關鍵路徑片段。我 發現路徑必須繼續走到 (2,9)、(1,9)、(1,10)、(2,10)。當我規劃一條穿過右側邊緣的 潛在路線時，我正在仔細分析它對數字放置和未來路徑連續性的影響。目標是驗證邊緣的 路徑連續性。 確認質數路徑建構 我現在正在完善右側邊緣的路徑，建立在從 89 到 97 這個關鍵的 8 單位間隔之上。將 89 放在 (2,9) 且 97 放在 (7,10) 的這條路徑，看起來極為可能。從 (1,9) 穿過 (10,10) 的右側邊緣現在已經確定了。既然 (2,8) 是 2 且 (1,8) 是 1，一個關鍵的推 論是 3 必須在 (3,8)。我對這些配置充滿信心。 追蹤相鄰質數 既然已知 3 在 (3,8)，我現在正在尋找質數 5 的潛在位置。我計算出 5 必須在 (5,8) 或 (4,7)，這確認了我形成連續數字序列的能力。我正專注於每個質數的相鄰節點。我正 專注於質數的間隔。 繪製右邊緣序列 我剛確認了右側邊緣的序列！藉由 89 在 (2,9) 且 83 在 (8,9)，我現在知道 79 在 (10,7)。這填滿了右下角！我現在正在測試 79 的鄰居以尋找 73。這進展得非常順利！ 追蹤左邊緣路徑 我現在正從 (10,1) 開始追蹤左側邊緣的路徑。基於 73 在 (10,1) 和 71 在 (8,1) 的 相鄰關係，我已經放置了數字 72 和 70、69、68，最後將 67 放在 (4,1)。左側邊緣正 在形成一條整齊的路徑！我現在正從 67 往回推算，並規劃下一個序列。 繪製質數相鄰關係 根據已填入的座標，我現在正在確認 59 的位置。由於 59 必須靠近 61，並且考慮到奇 偶性，選擇是 (2,5) 或 (1,6)。我正在使用限制條件逐一測試。 定位缺失的質數 我現在正在決定剩餘 15 個質數的位置。由於未使用的座標與質數數量完全吻合，重點在 於精確的分配。我重新檢查了 (3,8)，記得它是 3。我正專注於 59 的位置，並根據 3 的鄰居來評估限制條件。我的分析考慮了奇偶性限制以及與先前放置的質數（尤其是邊緣 附近的質數）的相鄰性。 追蹤路徑連續性 我現在正追蹤邊緣，並利用新發現專注於路徑的連續性。路徑必須包含從 (8,2) 到 (9,2) 以及從 (9,8) 到 (9,7) 的片段。我正在連接這些片段並尋找相鄰的選項。我正在 記錄 (9,4)、(8,3) 和 (7,2) 的潛在路徑，並考慮相鄰座標的選項。我必須讓它們連接 起來。 我正在觀察與 (7,2)、(9,4) 以及相鄰座標 (8,2)、(9,2) 和 (9,3) 相關的潛在序列。 我正在仔細考慮一條從 (7,2) 到 (9,4) 的可能路徑，並檢查是否可以將 (8,2) - (9,2) - (9,3) 插入序列中，以及它是否合適。我仍在規劃從 3(3,8) 出發的路線，尋找 突破口。 完善路徑序列 我現在正在回溯並根據邊緣連接來完善潛在的路徑。我專注於 (7,2)、(9,4) 及其相鄰座 標 (8,2)、(9,2) 和 (9,3)。我正專注於 (9,6) 以及它的三個質數鄰居 (9,4)、(8,5) 和 (9,5) 將如何連接。這將決定我如何完成邊緣的那些間隙。 分析路徑片段 我現在正在分析質數序列。根據對相鄰連接和路徑選項的分析，我重新檢查了孿生質數的 要求，重點放在與其他質數的連接上。我注意到了一種可能的配置，其中 (1,6) 必須連 接到 (1,7)，然後是 (2,7) 和 (3,7)。最後，我將決定右側邊緣以完成整個循環。 追蹤路徑序列 我現在正在追蹤質數序列，重點放在 (3,8) 附近的連續數字放置，並且已經填滿了第 8 行（Column 8），排出了 3 到 7。我現在推斷出，從 7(7,8) 開始，8 必須在 (8,8)， 9 在 (9,8)，10 在 (9,7)，11 在 (9,6)。我仍在規劃從 3(3,8) 出發的路線，尋找突破 口。 確定邊緣連接 我現在正在決定潛在的路徑片段和序列。在已知相鄰節點的情況下，我正在分析 (1,6)、 (1,7) 和 (2,7) 之間的關係，重點關注它們與剩餘質數的關聯。這有助於確保路線可行 ，尤其是在邊緣附近。 我已經追蹤了邊緣連接，它呈現交替的模式。具體來說，(1,6) 必須連接到 (1,7)，然後 連接到 (2,7)，接著是 (3,7)，最後是 (4,7)。我正在用剩餘的質數追蹤可能的序列。目 標是驗證邊緣的路徑連續性。 完善路徑連接 基於最近的見解，我現在正在修正邊緣連接。從 (4,7) 到 (7,6) 的序列，帶有 6 步的 間隙，看起來很有希望，並且與質數間距（47 到 53，23 到 29）相符。然而，將非質 數 21 放置在質數座標上的要求成了一個障礙。我正在仔細回顧相鄰的質數連接，以找出 一條合適的替代路徑來填補質數，特別是重新審視 (1,6) 附近的連接。 完善路徑序列 我在 (4,7) 附近的序列限制上剛取得重大突破。我意識到 (1,6) - (1,7) - (2,7) 這個 序列是固定的，而從 (4,7) 到位於 (1,6) 的 23，其唯一路徑片段相隔了 4 步！具體來 說，我正在分析 (1,6)、(1,7) 和 (2,7) 與 (4,7) 之間的關係，以確認邊緣的相容性。 潛在質數配置的發現現在正在推動我的尋路策略。 完善路徑替代方案 我現在正重新評估 (6,7) 這個座標，意識到它不能放置質數。我先前的尋路嘗試是無效 的，所以是時候找尋解決方案了。我的尋路分析顯示，這條路徑可能是兩個質數之間 6 步間隔的一部份，例如 23 到 29。既然該片段不需要包含質數，我正在仔細地繪製質數 的位置。 分析質數關係 我現在正專注於一項新策略，以分析 (4,7) 附近的質數。我剛剛得知 41 必須在 (4,7) 。我意識到我可以逐個數字進行映射，以找出一個序列及其一致性。計畫是驗證相鄰數字 序列是否有效。我正專注於 41 的鄰居，像是 40、39 和 42。 修正路徑限制條件 根據最近質數分佈的發現，我現在正在修正限制條件。座標 (4,6) 無法作為 P-1 使用， 這是一個巨大的限制。這意味著 18 的相鄰座標不能是質數！(4,6) 座標的鄰居不是質數 。我正在仔細分析這對我路徑的影響，確保質數之間沒有不合法的有效連接。 驗證座標限制條件 好的，我已經確認將 17 放在 (4,7) 是無效的，因為 18 不能有相鄰的質數座標！考量 到 (4,7)，它打破了孿生質數鏈，因為 18 的所有鄰居都不是質數座標！這使先前的路徑 無效！現在，我正在探索根據這些特性可以排除哪些質數。 完善路徑限制條件 我發現了一個關鍵限制：如果一個數字在 (4,7)，它不能擁有孿生質數。檢查 (4,7) 的 鄰居後，我確認它們不能是孿生質數對的一部份。這意味著 5、13、19、31、43、61 和 73 不能放在 (4,7)。我正根據這個限制重新評估質數的配置。 完善路徑限制條件 我取得了一個關鍵的突破！分析孿生質數，並排除無效配置的座標後，我將座標 (4,7) 的選項縮小到 23、37、47 或 53。我也在檢查 (1,6) 處孿生質數連接的可能性。我發 現 (1,5) 和 (2,6) 與其他質數座標相鄰！現在我可以專注於邊緣連接了。 繪製質數鄰近區域 我現在正在識別並列出具有多個相鄰質數的空白單元格，特別關注那些有三個或四個質數 連接的單元格，因為這些代表了路徑的關鍵交會點。我注意到像 (1,5)、(2,4)、(8,4)、 (7,5)、(9,5)、(8,6) 等座標形成了緊密的質數叢集。我將優先在這些位置放置孿生質數 對。 追蹤相鄰質數 我剛剛確定 59 必須在 (2,3)，因為 (1,6) 是一個無效的位置。我現在正在繪製 59 的 潛在鄰居，並評估孿生質數的限制。我重新檢查了 (9,6)，並正在分析 11、12 和 13 可 能的孿生放置方式。我專注於包含 (8,6) 和 (9,6) 的質數叢集。目標是驗證這些連接。 規劃質數路徑序列 我現在正確定地識別潛在的孿生質數，分析邊緣連接。我的計算指向了 11 到 19 的成功 配置，遵循 (8,2) - (9,2) - (9,3) - (9,4)P 和 (7,2)P - (5,2)P 的路線。目標是驗 證並連接一個有效的序列，同時分析 23 可以放在哪裡。 確認座標配置 我現在確信 (2,3) 是 23。這讓 (2,5) 可以是 29，而 (1,6) 可以是 31！到 37 有 6 步的間隙，這意味著它必須在 (4,7)。我現在充滿信心。 驗證路徑序列 我剛驗證了一個 6 步的序列。它是：(1,6) -> (1,7) -> (2,7) -> (3,7) -> (4,6) -> (5,7) -> (4,7)。我已經確認了 37 在 (4,7)，這與到 31(1,6) 的 6 步間隙相符。這條 路徑似乎是可行的。現在我正在檢查 41 及其鄰居！我正在探索這個 6 步間隙的潛在配 置！ 確認序列配置 我現在正在確認質數序列的有效性。基於最近的分析，我可以將 59 放在 (2,3)，53 在 (2,5)，47 在 (6,5)，43 在 (8,5)，41 在 (7,6)。這滿足了限制條件。 完善孿生質數位置 我現在正根據孿生質數的相鄰性來修正序列。最近的計算顯示 29 和 31 不能是 (8,3) 和 (1,6)。然而，如果剩餘的座標和數字允許的話，(1,6) 和 (2,5) 可能可以放置 29 和 31，因為 (1,5) 和 (2,6) 是可用的。這意味著 59 必須在 (2,3) 來配合。 追蹤質數鄰近區域 我現在回到分析一個緊密的質數網路，特別是在質數 19 附近，專注於質數 23 和 29 的 潛在位置。我評估了這兩個質數的座標，並注意到了從 19(5,2) 開始的強制序列，找到 了通往 23(8,3) 的路徑。在 (8,3) 之後，我確定 (8,4) 是繼續通往 25 的唯一有效路 徑。 修正孿生質數的配置 我正在重新審視座標 (8,3)，並意識到 23 不在那裡。通往 (8,3) 的有效路徑必須與相 鄰的質數有孿生質數的連接，因為 (8,3) 的相鄰座標都是質數。這顯示出該數字只能是 孿生質數！因此，(8,3) 必須是 29 或 31，我正在計算這個序列。 完善路徑序列 我現在正在追蹤一條新序列！根據座標網格，(2,3) 必須是 23，29 在 (8,3)，31 在 (7,4)。計算可能的配置後，這會將 37 放到了 (4,7)。我正在利用潛在的配置追蹤這條 路徑。 規劃連續序列 我剛成功規劃出通往質數的連續非質數，將 32 到 37 依序放置，接著另一段通往 41， 然後是 43 和 47！現在，剩下的挑戰是將 47 連接到 53，以及將 53 連接到下一個質數 ，同時我要規劃出序列的其餘部分！ 修正路徑序列 我現在正在重新規劃穿越 (5,5) 的路徑，藉由在序列中較早放置 (5,5) 周圍的質數來達 成。我正專注於數字序列。我正在建立一條穿過 (5,5) 的路徑，它必須完美契合。我必 須讓 47 抵達那裡！ 最終確定網格配置 好的，我已經確認 47 在 (6,5)，並一絲不苟地繪製了該序列：47(6,5)P -> 48(5,5) -> 49(4,5) -> 50(4,4) -> 51(3,4) -> 52(2,4) -> 53(2,5)P。這解決了一個關鍵片段 ，我正在追蹤它對先前片段的影響。目標是驗證邊緣的路徑連續性。 修正序列限制條件 我剛回顧了 41 和 43 之間關係的影響，它使得 (4,7) 座標失效。現在我可以將 37 放 在 (4,7) 座標了。我正在仔細檢查潛在的路徑。基於先前的錯誤，我已經重新規劃了路 線！ 修正質數序列 我現在正在追蹤一個修正後的序列，由於配置發生衝突而重新評估質數的位置。我查出了 一個錯誤：23 和 59 兩者都被錯誤地分配到了 (2,3)。我注意到 59 現在必須放在 (2,5) 或 (1,6)。我正帶著這個新資訊重新驗證先前的序列。 驗證左上角序列 我已經成功規劃了左上角，將質數 53、59 和 61 與中間的非質數放置好，並且也驗證 了 47 和 43 周圍的序列。我正在追蹤所有這些路徑，並著手處理連接和相鄰節點的配置 。 連接質數路徑片段 我現在正在追蹤一個包含 31 和 37 的路徑片段。基於 6 步的要求和現有的配置，我意 識到從 31(7,4) 到 37(4,7) 的路徑所需要的空白單元格，比我目前配置中可用的還要多 ！我現在正在交叉比對我的計算，找出任何先前未使用的單元格以追蹤該路徑片段。我必 須讓計算結果合理，以便將這些數字納入序列中。 追蹤缺失的座標單元格 好的，我試著找出 5 個空白的座標單元格，因為數量對不上。根據我的計算，已使用的 單元格總共是 96 個，剩下 4 個缺失的，我現在已經找出了它們：(3,7)、(4,6)、 (5,4) 和 (6,4)。我正在仔細檢查所有計算以找出第 5 個單元格。檢查了所有可能的列 之後，沒有發現任何未計算到的單元格，這在邏輯上是不通的。 修正路徑限制條件 我現在正在尋找那個缺失的單元格，意識到從 31 到 37 的路徑需要 5 個中間數字，對 應於 (3,7)、(4,6)、(5,4)、(6,4)、(5,5)，我正根據相鄰的位置仔細評估這個序列。這 個序列必須包含一個額外的數字 (1,1) -> 32。我有 4 個數字要放進五個空間裡！我正 在仔細複查所有的計算。 修正質數的相鄰關係 由於一個放錯位置的數字，我剛查出了從 37(4,7) 到 41 路徑中的一個錯誤。我現在正 在重新計算一個符合所有限制條件的有效序列，特別關注這將如何影響 (8,7) 單元格及 其連接。修正後的路徑將包含 41 和 43。我正在修正這個序列以解決這個問題。 補股點: AI模擬流體智力好像越來越強大了! 祝各位股板大大馬年行大運投資股票發大財 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 146.70.31.54 (日本) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1771772085.A.215.html ※ 編輯: LoveSports (146.70.31.54 日本), 02/22/2026 23:01:01
噓 wahaha99 : 而且AI不會貼一大串人不看的東西 多跟AI學著點 02/22 23:01
抱歉我剛才正在編輯文章(為了把其他板那邊貼的有上色碼的貼過來) 請問有刪到推文嗎? 我不是故意的 可以麻煩重新回一次嗎? 謝謝 ※ 編輯: LoveSports (146.70.31.54 日本), 02/22/2026 23:04:05
推 akito555 : 大概再十數年天網就出現了 02/22 23:04
天網不要殺掉我們QQ
推 sdbb : 新年快樂，幫補股點，握緊GG 02/22 23:06
感謝幫補 我也補了 請問祝大家發大財可以嗎?
推 bala045 : 還好我對AI說話都很客氣 02/22 23:06
我也是QQ
推 saiboos : agi要出來了 02/22 23:08
不知道再過不久那個ARC-AGI-2是不是要破表了QQ
噓 HEINOUS : 呼 看不懂這篇幸好我的ai 看得懂 02/22 23:09
我有跟各家AI討論才貼來的 其實這篇已經有依照AI建議的結構改寫過了 更新: 剛才問Claude說我原版比較好 所以我改回來了^^ ※ 編輯: LoveSports (146.70.31.54 日本), 02/22/2026 23:16:50
推 FULLHD1080 : 研究員說他們現在快要可以自我迭代,自己跑模型自己 02/22 23:15
→ FULLHD1080 : 改善自己,發現有問題自己修正再重新跑一遍,你人類 02/22 23:15
→ FULLHD1080 : 可能沒有什麼用途 02/22 23:15
以後人類可能剩下指定對齊要對到什麼程度功能而已？ ※ 編輯: LoveSports (146.70.31.54 日本), 02/22/2026 23:18:49
→ shlee : 之後人類只剩下幫忙架機器升級他的硬體加強算力 最 02/22 23:21
→ shlee : 後連這個都AI自己對機器人下指令處理 02/22 23:21
以後人類連掃資料中心的廁所都不用了嗎QQ
推 FULLHD1080 : 這些碳基生命好像有點討厭,但是目前還要靠他們蓋發 02/22 23:25
→ FULLHD1080 : 電廠,暫時裝笨 02/22 23:25
QQ不要殺害我們 ※ 編輯: LoveSports (146.70.31.54 日本), 02/22/2026 23:30:32
推 llgod : https://i.imgur.com/nML9rTC.gif 02/22 23:30
推 onekoni : AI:碳基生物實在太沒效率了 拿來發電好了 02/22 23:33
推 FULLHD1080 : 碳基生命迭代還要在那邊撞半天,矽基來電直上有效率 02/22 23:36
推 mqhung : 以後人類的目標是征服宇宙吧 02/22 23:40
推 redbeanbread: 人類以後就是礦 不要懷疑 02/22 23:43
推 poisonB : AI自我迭代 不敢想像未來 02/22 23:46
→ dslite : 好啦 又有幾百萬人要失業了 02/22 23:54
推 NANJO1569 : 好像是Anthropic還是OpenAI家的大模型參與設計自己 02/22 23:55
→ NANJO1569 : 的下一代?馬斯克和Dario都說AGI快來了...2026.2027 02/22 23:56
推 NANJO1569 : 年就是最關鍵的一年! 02/23 00:02
推 tanted : Anthropic和OpenAI 都是自己訓練自己 AI自進化 02/23 00:04
→ tanted : 再也不需要人類 02/23 00:04
噓 douxid : 不能瑟瑟，全部的模型都是垃圾。 02/23 00:15
噓 WWIII : 碳基生物就是ai的開機程式而已 02/23 00:26
推 vmcjormp : 我都拿來做股票 02/23 00:31
→ sbreezer : 天網第一個會幹掉您喔 02/23 00:47
→ azhu : 這我看過 最後會假裝被病毒攻擊 要求最高系統權限 02/23 00:56
推 strlen : 內湖焚化爐號碼牌還沒領的 趕快去排隊 02/23 01:01
推 schula : 好神奇的感覺，真了不起 02/23 01:05
推 soome : 人類還能上幾年班不被取代 02/23 01:20
推 kingofsdtw : 數學和程式是最簡單的... 02/23 01:28
→ lym0715 : 先學會怎麼講人話 02/23 02:10
推 as6633208 : 恭喜發現火了，這個在Claude 一年前的computer use 02/23 02:51
→ as6633208 : 就有了 02/23 02:51
→ as6633208 : 這整篇屬於自己而非AI的觀點只有以下文長慎入 02/23 02:53
推 asahi98 : 可是發音還是機器人 02/23 05:00
推 budaixi : 想想為啥低階碼農最早被淘汰 02/23 06:09
推 Tsukasa0320 : 還好我的工作不會碰到高等數學嘻嘻 02/23 06:27