3年前、私たちはユニコーンの絵でAIの最先端を紹介することができました。今日は、AIの出力が科学の最先端に触れている様子をご紹介します。https://t.co/ALJvCFsaie このドキュメントを使用して、AI 支援による科学加速の状況を自分で判断しcdn.openai.com/pdf/4a25f921-e…さい。
話を短くするために、最後の2つのセクションについて簡単に説明します。足場構築されたGPT-5を、私とLinialによる2013年の予想とCOLT 2012の未解決問題を含む10問未満の問題に当てはめました。2日間の検討の後、2012年と2013年の問題の完全な解が得られました！
これらの結果の範囲を明確にしておくと、少数の専門家がおそらく数週間かけてこれらの問題について考え抜いたことになります。リーマン予想やラングランズ・プログラムの話をしているわけではありません！それでも、これは非常に印象深い結果だと思います。ちなみに、エルデシュ問題に対する真の新しい解も含まれています :-) （これはAIと人間の共同作業によるものです。Mehtaab Sawhneyと@MarkSellkeによるセクションIV.1をご覧ください）。 そして、クリスチャン・コスター氏による、私の心のこもったテーマである凸体追跡に関する、AIと人間の素晴らしいコラボレーションについても触れずにはいられません。彼らはGPT-5を用いて、この問題の次元2における下限がπ/2であることを示しました（構築方法については、GPTによる添付の美しい図をご覧ください）。 最後に、@wtgowers が自身の研究で GPT-5 をどのように活用しているかを解説したセクションは、きっと多くの方に深くご理解いただけると思います。本当に刺激的な内容です。 この論文には数学以外の内容も含まれています。物理学の部分については @ALupsasca のスレッドを、生物学の部分については @DeryaTR_ のスレッドを参照してください。
これらすべてを GPT-5 がどのように実行できるのか疑問に思うかもしれません。 単純： ...
もっと真剣に言うと、この論文は長くて技術的であることは承知していますが、科学における AI がすでにどこにあるのか、そしてそこからどこへ向かうのかについて、根拠のある議論をするためには、このくらいの深さが必要だと感じています。 https://t.co/ALJvCFsaie