Внутрішня модель OpenAI розв’язала три відкриті задачі й спростувала ETH — Claude зробив це незалежно
Внутрішня модель OpenAI розв’язала три відкриті задачі з математики, теоретичної інформатики та фізики. Зокрема, модель спростувала ETH — гіпотезу експоненціального часу, яка є ключовим припущенням у теорії обчислювальної складності.
Модель Anthropic Claude також незалежно спростувала ETH. Anthropic зазначає, що внутрішня модель Claude виявила рішення 16 жовтня. Ця дата збігається з датою, зазначеною у звіті OpenAI.
Claude витратив на пошук рішення 14 млн вихідних токенів, і в процесі не було людського втручання: співробітники Anthropic лише допомагали оформити результат у вигляді статті.
Модель знайшла детермінований алгоритм для задачі 3-SAT, який працює за час 2^o(n). Гіпотеза ETH стверджує, що існує фіксована константа δ > 0, за якої задачу неможливо розв’язати швидше ніж за 2^(δn). Тому такий алгоритм спростовує ETH. Більше того, модель розв’язала й складнішу задачу #3-SAT, тобто порахувала кількість наборів, які задовольняють формулу.
Чому це важливо
АналітикаЯкщо результат підтверджується, він може змінити базові припущення теорії складності та показати, що сучасні ШІ-моделі здатні робити відкриття у фундаментальних математичних задачах без прямої людської підказки.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
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.
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.
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.
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.
Claude Projects (Робочі простори із власною базою знань)
Інструмент організації роботи в Claude від Anthropic. Дозволяє створювати окремі робочі простори під кожну задачу, завантажувати до 200 000 токенів внутрішньої документації та ділитися ними з колегами.
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.