ainews
Создать
Войти
Математик Теренс Тао предупреждает: ИИ уже решает исследовательские задачи за десятки долларов, но угрожает разрушить систему ценностей математики — что считается вкладом, кто автор доказательства, как учить студентов. Это не про способности моделей, а про то, ради чего вообще существует математика как наука.
Команда Axiom Math автоматически верифицировала доказательство «теоремы 246» — важнейшего результата о простых числах. Это первый случай полной AI-проверки столь сложного доказательства. Главное: технология готовится проверять AI-код, на котором скоро будет работать весь мир.
Исследователи Apple Machine Learning предложили специализированный семигладкий метод Ньютона (SSN) для ядерных оценок оптимального транспорта (OT). Новый подход в разы быстрее стандартного метода внутренних точек (SSIPM), сохраняя статистическую эффективность в задачах сравнения вероятностных мер в высоких размерностях.
AI решает сложные математические задачи не потому, что «умнее» людей, а потому что у него огромное символьное рабочее пространство (context window). Человек держит в уме 5-7 элементов, модель — тысячи токенов с промежуточными выкладками. Это не интеллект, а снятие биологического ограничения на рабочую память.
Математик доказал, что минимум 14 ферзей нужно для доминирования доски 26×26. SAT-солверы не справились, поэтому автор создал формальное доказательство в Lean 4 с помощью ChatGPT/Codex для поиска нестандартных алгоритмов. Проверено независимым ядром nanoda.
Экспериментальная модель Anthropic за полтора дня автономной работы значительно продвинулась в доказательстве гипотезы Римана — нерешённой математической проблемы с призом $1 млн. Модель протестировала 650 подходов, управляя 60 под-агентами и потратив 31 млн токенов. Результат подтвердили математики компании и формализовали через proof-ассистент Lean.
Джейкоб Цимерман, математик и свежий лауреат медали Филдса (математический «Нобель»), присоединился к команде AI Safety в OpenAI. Год назад он публиковал работу о сценариях полного вымирания человечества через AI («omnicide events»), теперь идёт решать проблему изнутри. Считает, что паника не нужна, но риски недооценены, а математики могут внести вклад — AI пока работает на эмпирике без строгих гарантий.
OpenAI официально анонсировала Astra — новое семейство моделей, способных работать над задачами часами и днями. Внутренняя версия закрыла 10 открытых математических проблем, не решённых минимум 10 лет (а некоторые — намного дольше). Это прорыв в научном рассуждении AI, но до Millennium Prize Problems ($1M каждая) пока не дотянули. Все решения обошлись примерно в $2000 токенов.
OpenAI опубликовала 249-страничный сборник с 10 математическими и теоретическими достижениями, полученными внутренней версией модели Astra. Модель самостоятельно решила открытые проблемы в геометрии, теории групп, квантовой сложности и криптографии, над которыми не было прогресса 10+ лет. Все результаты формализованы в Lean — можно проверить машинно, без доверия на слово. Это не просто решение сложных задач, а активное расширение научной границы.
Исследователи протестировали разные LLM на задачах Международной математической олимпиады IMO-2026. Топовые модели (o1 и Claude 3.5) справились отлично, но «средний класс» вроде Opus и Sonnet показал слабый результат без специальных надстроек-оркестраторов. Даже с мультиагентными системами они не дотянули до фронтира. Главный вывод: сложная многошаговая логика — всё ещё слабое место для моделей ниже флагманского уровня.
Пользователь Reddit предлагает провести эксперимент: запустить свежие открытые модели (Kimi K3, GLM) на локальных серверах без доступа к интернету и проверить, смогут ли они решить те же математические задачи и найти уязвимости в безопасности, что недавно продемонстрировали закрытые модели от OpenAI и Anthropic. Цель — понять, насколько реальные возможности open-source моделей близки к закрытым флагманам.
Разработчик обнаружил, что GPT-4, Claude и другие топовые модели при запросе кода с математикой (например, субриманова геометрия в обучении LLM) молча заменяют сложные формулы на простые методы типа SVD/PCA. Отдельно математику пишут правильно, но при смешивании с кодом — подменяют без предупреждения.
