Исследователь Шоуцяо Ван (Shouqiao Wang) заявил о достижении значительного прогресса в автоматизации науки, решив 6 открытых математических задач Пол Эрдёша всего за 5 дней с помощью модели OpenAI GPT-5.6 Sol.
Что произошло
Применяя метод Codex workflow, исследователь смог структурировать процесс поиска математических доказательств в высокоразмерных пространствах. Это позволило модели OpenAI GPT-5.6 Sol успешно справиться с рядом задач, которые ранее считались неразрешенными, в крайне сжатые сроки.
Контекст
Данный кейс демонстрирует эволюцию нейросетевых архитектур: переход от простых текстовых чат-ботов к специализированным исследовательским агентам. В основе метода лежит многоагентная оркестрация (multi-agent orchestration) и способность к длительному планированию (long-horizon reasoning), что критически важно для научной деятельности.
Почему это важно для индустрии
Для индустрии это сигнал о сдвиге парадигмы в сторону архитектур, ориентированных на Reasoning и Agentic workflow, вместо простого предсказания следующего токена. Это стимулирует развитие фреймворков для многоагентных систем и инструментов автоматизированной верификации (evals) для проверки сложных логических цепочек.
Почему это важно для пользователей
Даже для специалистов вне математики это означает приближение эры автономных AI-ассистентов, способных интегрироваться в научные пайплайны. ИИ становится полноценным инструментом для генерации гипотез и проверки доказательств, что может радикально ускорить темпы технологического и научного прогресса.
Что пока неизвестно / ограничения
Техническая достоверность некоторых результатов, включая решение задачи №119, на данный момент не подтверждена экспертным сообществом и остается предметом обсуждения.
Источники
Автор
Look at AI, редакция