OpenAI afirmou em 8 de setembro que um modelo interno operando cerca de 10.000 agentes resolveu o problema de Navier-Stokes, uma alegação contestada por dois matemáticos.
Principais pontos:
- Um sistema inédito da OpenAI produziu uma prova escrita e uma formalização em Lean para um dos sete problemas do Prêmio Millennium.
- Tristan Buckmaster e Levent Alpöge, que divulgaram um resultado relacionado um dia antes, questionam como a empresa chegou à mesma abordagem.
- Terence Tao diz que laboratórios de IA estão explorando problemas famosos em aberto em busca de marketing, não de insight matemático.
Detalhes da suposta prova de Navier-Stokes da OpenAI
A empresa publicou um texto técnico e uma formalização em Lean defendendo que um fluido inicialmente suave e em repouso pode desenvolver uma singularidade em tempo finito. Pesquisadores descreveram o sistema interno como significativamente mais capaz que o GPT-6 Astra, e afirmaram que o modelo continua em fase de treinamento, com desempenho ainda em alta. Matemáticos perseguem essa questão há cerca de 90 anos, desde que Jean Leray mostrou, em 1934, que soluções existem em um sentido mais fraco e generalizado.
A OpenAI começou a treinar o modelo em 28 de agosto e, em 1º de setembro, passou a mirá-lo em todos os problemas em aberto do Prêmio Millennium, após rumores de que dois deles já teriam sido resolvidos. Executivos disseram a jornalistas que a conta de computação atingiu alguns milhões de dólares.
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Buckmaster e Bubeck divergem sobre crédito
Tristan Buckmaster, matemático da New York University, e Levent Alpöge, pesquisador da Anthropic atuando em caráter pessoal, passaram quase um ano trabalhando em equações de fluídos relacionadas. Eles se basearam em trabalhos anteriores de Diego Cordoba e Luis Martinez-Zoroa e divulgaram provas verificadas em Lean para o problema de Euler forçado um dia antes de a OpenAI ir a público. Buckmaster então questionou se seus rascunhos privados feitos com o Codex teriam orientado o esforço rival, e disse não ter obtido resposta sobre os dados usados no treinamento.
Ele também afirmou que o pesquisador da OpenAI Sebastien Bubeck pressionou para retirar o nome de Alpöge de um artigo por causa de seu empregador, e em seguida o teria alertado a não tornar o caso público.
Bubeck rechaçou esse relato como falso e inflamado.
A empresa declarou que nem seus pesquisadores nem seus agentes tiveram acesso ao trabalho da dupla antes da publicação, mas admitiu que dados de uso anonimizados podem ter ajudado a aprimorar os modelos. A OpenAI afirma não ter intenção de reivindicar o prêmio de US$ 1 milhão ligado ao problema. O Clay Mathematics Institute, que estabeleceu os sete problemas em 2000, continua classificando Navier-Stokes como não resolvido.
Terence Tao questiona a matemática feita por IA
Terence Tao, amplamente visto como um dos maiores matemáticos em atividade, alertou que empresas de IA estão tratando problemas famosos em aberto como vitrines de marketing para seus sistemas mais recentes. Ele argumenta que extrair apenas as respostas desses problemas pode destruir o ecossistema que gera a próxima geração de técnicas, perguntas e matemáticos em formação, comparando a prática à pilhagem de um sítio arqueológico.
A escala do esforço cresceu rapidamente. Cerca de 100 agentes primeiro resolveram uma versão mais simples, sem força externa, da equação de Euler em cerca de 50 horas. O grupo encarregado de Navier-Stokes então reportou uma solução em 5 de setembro, aproximadamente 88 horas após o início, e a verificação em Lean dessa prova levou mais 17 horas.
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