
OpenAI resuelve Navier-Stokes en 88 horas con 10.000 agentes
El anuncio llegó un día después de que dos investigadores publicaran avances en un problema relacionado, y destapó acusaciones de adelantamiento y de acceso a datos de usuario.
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El modelo encabezó el ErdosBench con 106 problemas resueltos, aunque el científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki, admite que la compañía decidió no priorizar la investigación matemática.

El matemático Tristan Buckmaster acusa a la empresa de usar sus borradores y de presionarlo para excluir a su coautor por trabajar en Anthropic. OpenAI niega el plagio.

Investigadores denuncian que OpenAI habría utilizado datos privados de sesiones de Codex para resolver un problema matemático de un millón de dólares.

OpenAI afirma haber resuelto un Problema del Milenio, pero las acusaciones de plagio sobre el trabajo de investigadores externos ensombrecen el logro técnico.

En un despliegue masivo de 10.000 agentes de IA, OpenAI reporta avances en el problema del milenio tras 88 horas de cómputo y 130 mil millones de tokens.

Un sistema de agentes autónomos logró hallar una singularidad en las ecuaciones de Navier-Stokes, desafiando a los matemáticos durante casi un siglo.

La compañía utilizó 10.000 agentes de IA para resolver una parte de las ecuaciones de Navier-Stokes, generando dudas sobre la autoría y el proceso.

Un grupo de 10.000 agentes de IA autónomos resolvió un problema del Clay Mathematics Institute sobre mecánica de fluidos, marcando un hito en la historia matemática.

Anthropic intentó resolver un problema milenario con IA. Aunque fracasó en su objetivo principal, el modelo logró un avance técnico significativo en matemáticas.

La comunidad matemática debate ante la posibilidad de que los sistemas de IA logren demostraciones que ningún ser humano sea capaz de entender o explicar.

Tras el hito de Deep Blue en ajedrez, OpenAI presenta Astra, un modelo capaz de resolver problemas matemáticos complejos con un coste operativo de 2.000 dólares.

Modelos de lenguaje están descifrando conjeturas históricas, generando un intenso debate en la comunidad científica sobre el futuro de la investigación pura.

Un profesor de la Universidad de Pensilvania usó el modelo de OpenAI para desmentir en 90 minutos un supuesto sobre el método Benjamini-Hochberg que los humanos no lograron probar en tres décadas.

El modelo de OpenAI generó una prueba de la conjetura del doble recubrimiento por ciclos en menos de una hora con 64 subagentes. Un matemático la valida, pero critica la falta de citas.
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