OpenAI і Anthropic опублікували спростування гіпотези експоненціального часу
OpenAI і Anthropic опублікували спростування гіпотези експоненціального часу
Компанії заявили, що їхні внутрішні моделі майже одночасно спростували гіпотезу експоненціального часу та опублікували формальні докази на Lean.
OpenAI і Anthropic опублікували спростування гіпотези експоненціального часу (ETH).
Обидва результати, за заявою компаній, були отримані їхніми внутрішніми моделями 16 жовтня майже одночасно. Компанії вже опублікували статті та формалізовані докази на Lean.
Гіпотеза експоненціального часу — це сильніша версія твердження P ≠ NP, яка постулює, що деякі задачі можна розв'язати лише перебором. Доказ цієї гіпотези означав би й нерівність P і NP. Наразі важко сказати, які практичні наслідки матиме її спростування.
Окрім цього спростування, OpenAI також оприлюднила значні проривні результати в математиці та фізиці.
Чому це важливо
АналітикаЯкщо ETH дійсно спростована, це може змінити базові припущення про обчислювальну складність, а машинно перевірювані докази на Lean показують зростання ролі ШІ у формальній математиці.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Anthropic подали заявку на IPO: прибуток інференсу та оцінка до 2 трильйонів доларів
Anthropic показала 8% операційного прибутку у другому кварталі та валову маржу близько 85% в інференсі. Попри збиток на папері у 80 млрд доларів за перше півріччя, без переоцінок, пов’язаних з акціями, компанія вже може бути прибутковою.
Claude Haiku (Швидкісні компактні моделі Anthropic)
Найкомпактніша та найшвидша модель у лінійці Anthropic. Створена для блискавичних відповідей, масової класифікації текстів, витягування даних та агентської маршрутизації за мінімальну вартість.
Claude Opus (Флагманська інтелектуальна модель Anthropic)
Найпотужніша важковагова модель у сімействі Anthropic. Створена для складного філософського та наукового аналізу, написання багатошарових текстів і глибокого розуміння контексту.
Внутрішня модель OpenAI розв’язала три відкриті задачі з математики, теоретичної інформатики та фізики
Заявлений прорив охоплює спростування ETH, докази для гіпотез Какэя й Штейна в усіх розмірностях, а також результати про існування теорії Янга-Міллса та повної КХД.
Claude Code Projects: як один ШІ координує команду автономних агентів
Глибокий аналіз Claude Code Projects: архітектура Coordinator та Threads, паралельні гілки, спільна пам'ять MEMORY.md та управління хмарними агентами.
Codex Skills для початківців: як автоматизувати робочі сценарії ШІ-агента
Практичний посібник зі створення та використання Skills у Codex: анатомія SKILL.md, явна та авто-активація, різниця між навичками, скриптами й тулами, Skills API та налаштування меж безпеки.