Действительно ли GPT-5 способен открывать новую математику
20 августа Себастьян Бубек заявил, что GPT-5 Pro за считанные минуты решил открытую задачу в области выпуклой оптимизации (наш пост об этом). Новость разлетелась мгновенно, но позже некоторые эксперты настаивали, что бот просто использовал известную теорему Нестерова, и результат не такой уж и удивительный.
Бубек – сотрудник OpenAI. Так что в глазах большинства его пост все равно выглядел как маркетинг.
И все-таки внимание специалистов это привлекло. Сегодня вот вышла очень яркая статья, в которой три исследователя из Люксембурга решили проверить, на что GPT-5 способен в статистике. Это уже интереснее, чем посты инженеров OpenAI в твиттере, потому что тут исследование (а) независимо и (б) проводится непосредственно экспертами области.
Они дали ему задачу, связанную с методом Мальявена–Стейна. Этот метод используется для доказательства центральных предельных теорем. До сих пор существовал только качественный результат: было известно, что некая последовательность случайных величин сходится к нормальному распределению, но никто не знал скорость этой сходимости.
Задача GPT-5 была вывести эту скорость, то есть получить количественный результат.
GPT-5 справился: он предложил и доказал новую теорему, которую никогда ранее не публиковали.
Если кому интересно: для суммы двух случайных величин из разных «хаосов» модель вывела, что расстояние до нормального распределения можно оценить через четвёртый кумулянт. А именно, чем меньше четвёртый кумулянт, тем ближе распределение Z к нормальному.
Но есть нюансы:
– На первых шагах GPT-5 допустил грубую ошибку в вычислениях и исправил ее только после наводки людей.
– В пуассоновском случае он не заметил ключевого свойства, пока авторы прямо не указали, где его найти.
Так что итоговый результат это результат серии уточняющих вопросов и проверок, а не one-shot.
Мораль: да, прогресс по сравнению с GPT-3.5/4 и даже серией o впечатляющий. Но GPT-5 все еще как начинавший аспирант. Он может генерировать правильные доказательства и идеи, если его направлять.
Но без человека легко допускает опасные ошибки и не находит ключевых идей самостоятельно. Плюс, на данном этапе его идеи – лишь комбинации уже существующих.
Так что по поводу «новой» математики пока все-таки мимо. Но вот по поводу помощи ученым – уже да.
arxiv.org/abs/2509.03065v1
* * *
Уже в 2026 году на Каннском фестивале будут показывать полностью сгенерированный мультик
Его снимает никто иной, как OpenAI.
Бюджет всей картины – менее 30 миллионов долларов. Это в разы меньше, чем обычно требуют мультипликационные съемки, причем основная часть суммы уйдет на художников (они будут отрисовывать образы персонажей) и актеров озвучки.
После Каннов – а они уже в мае, осталось то всего ничего – мультфильм обещают выпустить в прокат. Кстати, название довольно милое: Critterz, то есть Зверята.
Комментариев нет:
Отправить комментарий