В эфире13 за сегодня

Исследования27 окт. 2026 г., 15:24 UTC

OpenAI заявила, что её AI решил три крупные задачи в математике, информатике и физике

Среди заявленных результатов — доказательство гипотезы о локальном сглаживании во всех размерностях, опровержение ETH и строгий результат о существовании квантовых теорий поля.

A cosmic abacus with nebulae for beads is being solved by a single beam of light.
Illustration: Toolcall

OpenAI заявила, что её внутренняя AI-система получила три потенциально крупных научных результата в математике, теоретической информатике и физике. Компания выбрала разные процедуры проверки и подчёркивает, что выходы модели пока следует считать сырыми исследовательскими данными, требующими экспертного объяснения.

В математике OpenAI утверждает, что модель доказала гипотезу о локальном сглаживании во всех размерностях. Из этого также следовало бы решение гипотез Какеи и Стейна об ограничении во всех размерностях. Компания опубликовала текст доказательства и его формализацию в Lean.

В теоретической информатике модель, по заявлению OpenAI, опровергла гипотезу об экспоненциальном времени — давнее предположение, на котором основаны многие условные оценки сложности в алгоритмах, базах данных, вычислительной биологии и других областях. Результат изучит группа под руководством Рассела Импальяццо, Рамамохана Патури и Райана Уильямса; доказательство и Lean-артефакт открыты.

Заявление по физике ещё масштабнее, но материалы пока не опубликованы полностью. OpenAI говорит о строгом доказательстве существования взаимодействующих четырёхмерных квантовых теорий поля, включая квантовую хромодинамику, а также о результате, связанном с чистой теорией Янга — Миллса. Проверку возглавит нобелевский лауреат Дэвид Гросс.

Если выводы выдержат независимую проверку, это будет переходом от AI как помощника учёного к AI как автору результатов по центральным открытым задачам. Но формализация подтверждает логику только в рамках заданных предпосылок: научную значимость, постановку и возможные пробелы всё равно должны оценить специалисты.

Источники

  1. 1OpenAIopenai.com
  2. 2OpenAI math repositorygithub.com

В этом материале

ТемыИсследования ИИOpenAIReasoning modelsScience
Поделиться

← В ленту