Внутренняя модель OpenAI решила три открытые задачи и опровергла ETH — Claude от Anthropic сделал это независимо
Внутренняя модель OpenAI решила три открытые задачи из областей математики, теоретической информатики и физики. В том числе модель опровергла ETH — гипотезу об экспоненциальном времени. Это ключевое предположение в теории вычислительной сложности.
Модель Anthropic Claude тоже независимо опровергла ETH. В Anthropic утверждают, что внутренняя модель Claude обнаружила решение 16 октября. Та же дата указана в отчёте OpenAI.
Claude потратил на решение 14 млн выходных токенов, и участия человека в поиске не было: сотрудники Anthropic только помогали довести изложение до статьи.
Модель нашла детерминированный алгоритм для 3-SAT за время 2^o(n). ETH утверждает, что существует фиксированная константа δ > 0, при которой задачу нельзя решить быстрее чем за 2^(δn), поэтому такой алгоритм опровергает ETH. Более того, модель решила и более сложную задачу #3-SAT, то есть посчитала число выполняющих наборов.
Почему это важно
АналитикаЕсли результат подтвердится, он может изменить базовые предположения теории сложности и показать, что модели ИИ способны делать автономные открытия в фундаментальных математических задачах.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
OpenAI и Anthropic опубликовали опровержения гипотезы экспоненциального времени
OpenAI и Anthropic заявили, что их внутренние модели почти одновременно опровергли гипотезу экспоненциального времени и опубликовали статьи с доказательствами на Lean.
Внутренняя модель OpenAI решила три открытые задачи из областей математики, теоретической информатики и физики
Заявленные результаты включают опровержение ETH, доказательства для гипотезы Какэя и локального сглаживания в любой размерности, а также существование теории Янга-Миллса и полной КХД.
Claude Opus (Флагманская интеллектуальная модель Anthropic)
Самая мощная тяжеловесная модель в семействе Anthropic. Создана для сложного философского и научного анализа, написания многослойных текстов и глубокого понимания контекста.
Claude Haiku (Скоростные компактные модели Anthropic)
Самая компактная и быстрая модель в линейке Anthropic. Создана для молниеносных ответов, массовой классификации текстов, извлечения данных и агентской маршрутизации при минимальных затратах.
Claude Code Projects: как один ИИ координирует команду автономных агентов
Глубокий разбор Claude Code Projects: архитектура Coordinator и Threads, параллельные ветки, общая память MEMORY.md и управление облачными агентами.
Codex Skills для начинающих: автоматизация рабочих сценариев ИИ-агента
Практическое руководство по созданию и использованию Skills в Codex: анатомия SKILL.md, явная и авто-активация, разница между навыками, скриптами и тулами, Skills API и настройка безопасности.