OpenAI publicó una colección de 722 manuscritos matemáticos generados por uno de sus modelos internos, todavía no disponible públicamente. Los documentos reúnen resultados relacionados con 372 familias de problemas y abarcan áreas como teoría de números, geometría, álgebra y ciencias de la computación teórica.
El material está disponible en un repositorio de GitHub y forma parte de una evaluación en la que el modelo trabajó sobre cerca de 4.000 problemas abiertos. Según la compañía, el resultado promedio requirió unas tres horas de capacidad de razonamiento equivalente a ChatGPT Pro.
La publicación llega después de que OpenAI afirmara que sus modelos habían conseguido avances en más de un centenar de problemas matemáticos abiertos. Entre los nuevos resultados aparecen trabajos relacionados con la conjetura de Kakeya en cuatro dimensiones y avances vinculados con la hipótesis de Riemann.
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No todos los resultados están comprobados
- Los 722 manuscritos no deben interpretarse como 722 descubrimientos matemáticos confirmados.
- OpenAI señala que algunos resultados cuentan con formalizaciones en Lean, un sistema que permite verificar determinados pasos de una demostración, mientras que otros todavía requieren revisión.
- La compañía también advierte que algunos resultados no formalizados podrían contener errores y que el repositorio será actualizado a medida que avance el proceso de comprobación.
- Esta distinción es importante porque un resultado generado por un modelo de IA debe superar la revisión de otros investigadores antes de considerarse una contribución matemática validada.
Un modelo que todavía no está disponible
- La mayoría de los documentos fueron producidos por un único modelo interno de OpenAI.
- La compañía publicó información sobre los resultados y parte de los materiales utilizados para generarlos, pero el modelo todavía no está disponible para investigadores externos.
- OpenAI no publicó todos los datos recomendados por su grupo asesor independiente para facilitar la reproducción de los experimentos, como los prompts utilizados y los tiempos de cálculo específicos de cada problema.
- Esto limita, por ahora, la posibilidad de que otros investigadores reproduzcan exactamente el proceso seguido por el sistema.
Foto: Archivo FOLOU.