「這個問題我再也不想碰了」雪梨大學數學家 Williamson 談 AI 解題後的失落 【AI 大人說】

AI 101 · 發布於 2026/10/28 下午12:09 · 更新於 2026/10/31 下午11:50 · 台北時間 · 本頁的資料來源與計算方式 ⓘ

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已比對共同詞彙 · 22 個標籤 · 比對時間 2026/10/29 上午07:22

比對依據(34 處)
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  33. AI影片標題…梨大學數學家 Williamson 談 AI 解題後的失落 【AI 大人說】
  34. AI影片標題…iamson 談 AI 解題後的失落 【AI 大人說】
比對版本

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影片說明

原素材(Imperial College London|The Dean's Annual Lecture 2026,75 分 20 秒):https://www.youtube.com/watch?v=YOiqc5iCjeM 難題解開了,數學家卻說再也不想碰它。 雪梨大學數學家 Geordie Williamson 在帝國理工學院講座,談合作者用 Claude 找出 Hadamard 矩陣後,為何答案沒有帶來理解。 他也談自己花了約 3000 小時的題目,如何出現在 OpenAI 公開的成果裡。 AI 的思考過程像人在自言自語,它究竟在跟誰說話? 座談中的 Ulrike Tillmann 呼籲,給年輕研究者更多時間,想清楚這場變化。 圖片署名: ・Levent Alpöge:Levent Alpöge 2024 MFO.jpg © Marlene Ruf(CC BY-SA 2.0 de)|https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Levent_Alp%C3%B6ge_2024_MFO.jpg ・Hadamard 矩陣:HadamardConjectureMIT.png © Gilbert Strang, MIT(CC BY-SA 3.0)|https://commons.wikimedia.org/wiki/File:HadamardConjectureMIT.png ・Peter Sarnak:Peter Sarnak (cropped).jpg © VOA(Public domain)|https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Peter_Sarnak_%28cropped%29.jpg ・Ulrike Tillmann:Ulrike Tillmann in 2018 (cropped).jpg © Pavlína Jáchimová, Divize vnějších vztahů SSČ AV ČR (Czech Academy of Science)(CC BY 3.0 cz)|https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ulrike_Tillmann_in_2018_%28cropped%29.jpg 章節 00:00 像肚子被揍了一拳 00:34 一則推文解掉矩陣難題 03:10 3000 小時的題目出現在 AI 成果裡 04:53 AI 在跟誰說話 06:10 給年輕數學家更多時間 圖片署名: ・Levent Alpöge:Levent Alpöge 2024 MFO.jpg © Marlene Ruf(CC BY-SA 2.0 de)|https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Levent_Alp%C3%B6ge_2024_MFO.jpg ・Hadamard 矩陣:HadamardConjectureMIT.png|https://en.wikipedia.org/wiki/Hadamard_matrix ・Peter Sarnak:Peter Sarnak (cropped).jpg © VOA(Public domain)|https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Peter_Sarnak_%28cropped%29.jpg ・Ulrike Tillmann:Ulrike Tillmann in 2018 (cropped).jpg © Pavlína Jáchimová, Divize vnějších vztahů SSČ AV ČR (Czech Academy of Science)(CC BY 3.0 cz)|https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ulrike_Tillmann_in_2018_%28cropped%29.jpg

本頁的資料來源與計算方式

影片的數字

公開統計
觀看、喜歡與留言總數是取得當時的 YouTube 公開統計,不是即時數值;各項統計的觀測時間可能不同。「資料最後記錄」是影片資料的記錄時間,不代表觀看、喜歡或留言都在那時重新觀測。
觀看歷史
圖上每個點是實際儲存的觀測,連線只為方便閱讀,不代表中間時間的測量值;沒有歷史觀測時不建立時間序列。
喜歡占互動
喜歡 ÷(喜歡+不喜歡+顯示留言),任一來源缺值時不估算。
字幕
只記錄來源是否提供字幕,尚未擷取逐字稿,因此字幕不列入標籤比對。
觀測分析
直播逐時/逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄;讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。

共同標籤

標籤來源:新文易數(tag.observe.tw)。共同標籤以文字比對影片標題與說明,不是 AI 判讀;命中不代表事件歸屬或立場,與頻道分類分開。標題或說明出現標籤,不代表影片主題;可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得,不列入比對。

比對範圍
僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果;待比對或來源文字已變動的影片不列入,數量見「收錄與比對範圍」。
期間
「往前 N 日」包含今天與前 N 天,共 N+1 個台北日曆日(往前 7 日為 8 個日曆日);指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
命中片段
每支影片最多顯示 3 段,標示來自標題、說明或字幕;沒有片段時顯示「沒有命中片段」,來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」,不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
顯示排除
符合標籤顯示規則的詞(上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符,以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語)整詞不列入排行,但仍保留在原始詞彙池與比對證據中;原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定,包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤,同樣只影響排行顯示,每次排除與恢復都留有紀錄。
說明欄樣板
同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過,出現在一般新聞內容時照常計入;這不同於整詞的顯示排除。
示例
列表與片段只是符合條件的影片例子,不能用來推算整體比例或全站失真程度;有效比對的影片比例只代表比對完成度。
觀看
累計觀看是取得當時的公開觀測值,不是期間增量;無觀看值的影片不當作 0。

本頁資料範圍

觀看數與互動數為取得當時的公開觀測值。

資料來源

本站以納入名單的 YouTube 頻道與影片為範圍(名單見頻道觀測),數據來自 YouTube 公開資料與定時觀測:直播約每分鐘輪詢一次,頻道統計、新影片與影片統計則分批輪流更新,所以同一頁的數字不一定在同一時間取得。不涵蓋全 YouTube;缺漏、尚未收錄或資料服務中斷都不等於零,尚未取得的數值顯示「—」。

頁面使用台北時間(UTC+8)。「更新於」是來源已記錄的觀測時間;來源沒有記錄時顯示「未記錄」,不以開啟網頁的時間代替。

共同標籤詞彙的標籤來源:新文易數(tag.observe.tw),保留來源、版本與比對依據;本站的頻道分類沿用有影儀表板的來源組織方式,與內容標籤是不同維度。影片數、觀看數與直播同時在線人數分開計算,不代表 YouTube 全站流量,也不表示因果關係。

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