OpenAI afirmou em 8 de setembro que um modelo interno recorreu a cerca de 10.000 agentes para resolver o problema de Navier–Stokes, uma alegação contestada por dois matemáticos.
Pontos-chave:
- Um sistema da OpenAI, ainda não lançado publicamente, produziu uma prova escrita e uma formalização em Lean para um dos sete Problemas do Prémio 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 a explorar problemas em aberto famosos em busca de publicidade, e não de compreensão matemática.
Detalhes da alegada prova de Navier–Stokes da OpenAI
A empresa publicou um relatório e uma formalização em Lean defendendo que um fluido inicialmente suave e em repouso pode desenvolver uma singularidade em tempo finito. Investigadores descreveram o sistema interno como significativamente mais capaz do que o GPT-6 Astra, acrescentando que o modelo continua em treino, com desempenho ainda em subida. A questão persegue a comunidade há cerca de 90 anos, desde que Jean Leray mostrou, em 1934, que soluções existem num sentido mais fraco e generalizado.
A OpenAI começou a treinar o modelo em 28 de agosto e, em 1 de setembro, direcionou-o para todos os Problemas do Prémio Millennium, após rumores de que dois já teriam sido resolvidos. Executivos disseram a jornalistas que a fatura de computação atingiu milhões de dólares.
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Buckmaster e Bubeck entram em rota de colisão pelo crédito
Tristan Buckmaster, matemático da New York University, e Levent Alpöge, investigador da Anthropic a trabalhar a título pessoal, passaram quase um ano a estudar equações de fluidos relacionadas. Basearam-se 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 tornar o seu resultado público. Buckmaster questionou então se rascunhos privados que tinha produzido com o Codex teriam orientado o esforço rival e afirma não ter obtido resposta sobre os dados de treino.
Acrescentou ainda que o investigador da OpenAI Sebastien Bubeck terá pressionado para retirar o nome de Alpöge de um artigo por causa do seu empregador, e que depois o terá avisado para não tornar o assunto público.
Bubeck rejeitou esse relato, classificando-o como falso e incendiário.
A empresa diz que nem os seus investigadores nem os agentes de IA tiveram acesso ao trabalho da dupla antes da publicação, embora admita que dados de utilização desidentificados podem ter contribuído para melhorar os modelos. A OpenAI não planeia reclamar o prémio de 1 milhão de dólares associado ao problema. O Clay Mathematics Institute, que formulou os sete problemas em 2000, continua a listar Navier–Stokes como não resolvido.
Terence Tao critica a abordagem da IA à matemática
Terence Tao, amplamente considerado um dos maiores matemáticos vivos, alertou que empresas de IA estão a tratar problemas em aberto famosos como meros trunfos de marketing para os seus sistemas mais recentes. Na sua visão, extrair apenas “respostas” desses problemas pode destruir o ecossistema que gera a próxima geração de técnicas, questões e matemáticos em atividade, comparando a prática ao saque de um sítio arqueológico.
A escala do esforço cresceu rapidamente. Cerca de 100 agentes resolveram primeiro uma variante mais simples, o problema de Euler não forçado, em aproximadamente 50 horas. O grupo dedicado a Navier–Stokes reportou uma solução em 5 de setembro, cerca de 88 horas após o arranque, e a verificação em Lean dessa prova exigiu mais 17 horas.
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