基本介紹
- 中文名：弗朗索瓦·沙爾東
- 外文名：François Charton
- 職業：AI研究員
- 主要成就：探索Transformer技術套用於數學問題、使用Transformer模型求解微分方程、解決李雅普諾夫函式問題、發明PatternBoost工具用於極值組合學、推翻30年學術猜想
個人經歷,主要成就,主要作品,軼事趣聞,
個人經歷
弗朗索瓦·沙爾東曾在Meta負責大語言模型在數學和理論物理學的研究。他自2019年起便開創性地探索Transformer技術在複雜數學問題中的套用。他後來加入由洪樂潼創立的AI初創公司Axiom Math，負責數學發現方向。沙爾東表示，加入一家認真對待數學AI、不將其視為支線任務的公司正是契機所在。
主要成就
弗朗索瓦·沙爾東（François Charton）是率先將Transformer模型引入數學領域的先驅。
自2019年起，沙爾東便開創性地探索將Transformer架構套用於解決複雜的數學問題，被視為該方向的早期探索者。
2024年，其領導的研究團隊利用Transformer模型成功解決了尋找（全局）李雅普諾夫函式（Lyapunov function）以確保動態系統穩定性的百年數學開放問題。該方法通過生成隨機解作為合成訓練數據來訓練序列到序列Transformer模型，在處理多項式系統時表現優於傳統算法和人類專家，並能處理非多項式系統。
沙爾東還曾使用大模型（AI工具）推翻了一個流傳長達30年的學術猜想。
此外，他與團隊發明了名為“PatternBoost”的AI工具，並將其套用於極值組合學等領域。該工具曾發現18個點的反例，推翻了領域內關於某問題最大點數不超過17個的共識。
其提出的利用隨機解生成合成訓練數據來訓練Transformer以解決常微分方程（ODE）、偏微分方程（PDE）等數學問題的方法，被視為讓神經網路理解數學結構的先驅性工作。
主要作品
其具有代表性的研究工作，如利用Transformer模型解決尋找李雅普諾夫函式的百年難題、開發PatternBoost AI工具、以及將Transformer套用於求解微分方程的早期探索等，已在本詞條“主要成就”部分詳述。
軼事趣聞
弗朗索瓦·沙爾東離開了Meta公司，加入初創公司Axiom Math，與創始人洪樂潼共同致力於數學人工智慧的研究。沙爾東看重該公司對數學人工智慧的專注方向。
沙爾東發明的PatternBoost工具在嘗試解決一個極值組合學問題時，得出了與數學家共識不同的結果。沙爾東表示：“每個人都非常非常肯定地說，這個答案是17個點，這樣就沒法找到比17個點多的點。我只是在嘗試(用PatternBoost)，我發現了18個——數學家並不是真的那么相信。至少它讓專家們意外。”
沙爾東與蘇布霍·森古普塔等人工智慧領域的研究人員一同加入了Axiom Math。他曾是Meta公司大模型數學研究團隊的成員。
