10 000 агентов OpenAI за 88 часов подготовили доказательство по задаче Навье — Стокса
OpenAI заявила, что система из 10 000 координирующихся ИИ-агентов за 88 часов подготовила предлагаемое решение одной из центральных задач современной математ...
OpenAI заявила, что система из 10 000 координирующихся ИИ-агентов за 88 часов подготовила предлагаемое решение одной из центральных задач современной математики — проблемы существования гладких решений уравнений Навье — Стокса. Результат пока не принят Институтом Клэя, поэтому говорить об окончательно решённой задаче и присуждении премии преждевременно.
Уравнения Навье — Стокса описывают движение жидкостей и газов. Один из ключевых вопросов состоит в том, может ли в трёхмерной несжимаемой жидкости из гладкого начального состояния за конечное время возникнуть сингулярность — режим, при котором описываемая уравнениями скорость растёт без ограничений. В предлагаемом OpenAI доказательстве рассматривается вариант с гладким внешним воздействием на жидкость.
В опубликованном разборе Уэс Рот подчёркивает необычный масштаб вычислительного эксперимента: по его словам, внутренняя модель OpenAI работала в составе многоагентной системы, а люди в команде не обладали исследовательской специализацией в динамике жидкостей и не могли содержательно выполнить математическую часть вместо модели. Помимо обычного текста доказательства, компания представила формализации для Lean — языка, позволяющего машинно проверять логическую корректность доказательств.
Научный результат почти сразу оказался в центре спора о приоритете. Математик Тристан Бакмастер и сотрудник Anthropic Левент Альпёге независимо развивали связанное направление, опираясь на идеи Диего Кордобы и Луиса Мартинеса-Сороа о возникновении сингулярностей при внешнем воздействии. В своей работе они использовали Claude, Codex и другие модели, однако, согласно изложенной в видео хронологии, на момент публикации OpenAI ещё не представили полное решение именно задачи Навье — Стокса.
Ситуация обострилась после того, как OpenAI узнала о прогрессе этой группы и запустила собственную интенсивную попытку. Бакмастер спросил, могла ли новая внутренняя модель обучаться на данных из их сессий с Codex. OpenAI ответила, что исследователи и агенты не видели их работу и не обращались к конкретным пользовательским данным. При этом компания не смогла полностью исключить влияние обезличенных данных, полученных при использовании её продуктов, и отдельно заявила, что доказательства и точные результаты сторон различаются.
Обе стороны также по-разному описывают переговоры о совместной публикации и распределении авторства. Бакмастер не обвиняет OpenAI в краже, но настаивает, что история появления результата и вклад предшествующих исследователей должны быть зафиксированы. Сэм Альтман, со своей стороны, заявил, что команда действовала добросовестно и предлагала координацию, поскольку первоначально считала, что независимые исследователи уже получили сопоставимый результат.
Пока перед нами не закрытая математическая сенсация, а заявка сразу на два прорыва: возможное решение знаменитой задачи и демонстрация того, что многоагентная ИИ-система способна за несколько суток пройти путь, который прежде требовал длительной работы специалистов. Окончательный статус доказательства определит профессиональная проверка, а спор о данных, приоритете и авторстве уже показывает, насколько сложнее станет распределять научные заслуги, когда модели начнут участвовать в исследованиях наравне с людьми.
Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.
Хотите получать подобные материалы раньше?
Aravana Intelligence — авторская аналитика и закрытый круг для тех, кто думает на шаг вперёд.
Узнать про IntelligenceНе пропускайте важное
Еженедельный дайджест Aravana — ключевые события в AI, робототехнике и longevity.

Google DeepMind составила карту всех 9 млрд однонуклеотидных изменений человеческого генома
Google DeepMind рассчитала потенциальное молекулярное воздействие всех девяти миллиардов возможных однонуклеотидных изменений человеческого генома. Результат...

OpenAI представила две модели GPT-Image-2.5: точную Sunburst и быструю Flare
Новая модель Sunburst способна учитывать даже то, какой рукой должен писать изображённый человек. Этой деталью OpenAI иллюстрирует более точное следование сл...

GPT-6 Astra написала рейтрейсер и симулятор вязкой жидкости с нуля
Система, представленная в ролике под названием GPT-6 Astra, написала работающий рейтрейсер без игрового движка, готовых 3D-моделей, файлов геометрии и тексту...