OpenAI से जुड़े खातों ने बताया कि एक AI-सहायित प्रयास ने Millennium Prize Problems में से एक, Navier-Stokes अस्तित्व और नियमितता समस्या से संबंधित एक परिणाम उत्पन्न किया। इस दावे का केंद्र लगभग 10,000 एजेंटों वाले सहयोगी सिस्टम पर है, जिन्हें मल्टी-एजेंट रिनफोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके एक वर्ष की अवधि में प्रशिक्षित किया गया।
- Ethan Knight ने कहा कि समाधान ~10,000 एजेंटों के सहयोग से आया, जिसने मॉडल्स द्वारा स्वयं को कैसे संगठित करना है, यह निर्धारित करते हुए विशाल अविनियमित समानांतर टेस्ट-टाइम कंप्यूट का उपयोग किया।
- प्रशिक्षण दृष्टिकोण में लगभग एक वर्ष की अवधि में विकसित मल्टी-एजेंट रिनफोर्समेंट लर्निंग शामिल था।
- सार्वजनिक व्याख्या ने घोषणा को फ्लुइड डायनामिक्स में फाइन-टाइम सिंगुलैरिटी या ब्लो-अप के संबंध में संभावित AI-उत्पादित प्रमाण के रूप में चित्रित किया।
- गणितीय समुदाय द्वारा स्वीकृति अभी भी अनसुलझी है, और स्रोट ट्वीट्स में कोई औपचारिक प्रूफ स्केच, प्रमेय कथन या स्वतंत्र सत्यापन प्रदान नहीं किया गया।
- कुछ चर्चाओं में उद्धृत "88 घंटे" का विवरण प्राथमिक OpenAI-लिंक किए गए बयानों से नहीं, बल्कि व्यंग्यात्मक पोस्ट्स से आया था।
इस घोषणा ने फ्रंटियर रिसर्च में लॉज-स्केल समानांतर इनफरेंस कंप्यूट की भूमिका और क्या ऐसे एजेंटिक सिस्टम गंभीर गणितीय समस्याओं में योगदान दे सकते हैं, इसके संबंध में महत्वपूर्ण बहस को जन्म दिया है।