Mathematics — September 2026

Нейронный Навье-Стоксгейт: НАКОНЕЦ-ТО РЕАЛЬНЫЙ ПИАР, ЧТОБЫ СОБРАТЬ КЛАССЫ!

Есть такая система уравнений Навье-Стокса, для которой доказательство существования определенного типа решений входит в число семи знаменитых «задач тысячелетия» (за решение которых полагается лям баксов и вечная слава). Не буду делать вид, что я хоть что-то понимаю в этом матане – для истории это не так критично (упомяну только, что сами уравнения описывают поведение жидкости).

Так вот, математики Тристан Бакмастер (похож на нёрднутого Варламова) и Левент Альпёге (этот из Anthropic) уже год работали над этим самым доказательством с помощью не самых популярных идей и с активным использованием AI (одновременно Claude от Антропика и ChatGPT через Codex). И вот в районе третьего сентября в Твиттере появляется слушок, что дескать «Антропик решил Навье-Стокса, скоро будет сенсационная публикация!».

Дальше, как ситуация развивалась со слов Тристана (тут надо понимать, что он может оказаться и ненадежным рассказчиком): он связывается с OpenAI и пишет им «да, мы тут действительно работаем над решением важных задач, которые являются предтечей для доказательства по Навье-Стоксу – скоро опубликуем, как всё подчистим аккуратно».

Через несколько дней OpenAI ему пишет обратно: «Братан, отличная работа, кстати, наша внутренняя новейшая модель как раз вот тоже решила Навье-Стокса…» Причем, оказывается, что использованный ими подход был подозрительно практически идентичен тому, над чем последний год работали Тристан и Левент.

Тристан, понятно, присел на измену и начал им задавать уточняющие вопросы. OpenAI в итоге пришлось признать, что промптить свою модель на «реши Навье-Стокса, make no mistakes» их внутренняя команда начала сразу после того, как до них дошел слух (то есть, буквально несколько дней назад).

Дальше Тристан спросил «слушайте, дак ведь мы всю работу загружали в ваш Codex – у вас там эта новая моделька случайно не тренировалась на пользовательских сессиях?». С тем подтекстом, что она могла просто подсмотреть их подход и «апроприировать» его себе. Но на этот вопрос OpenAI тактично решили не отвечать (сказали только, что уже непосредственно в процессе решения модель не подсматривала в пользовательские чаты).

В какой-то момент Бакмастеру предложили опубликовать решение Навье-Стокса первым как «мясному человеку, ближе всего подобравшемуся к решению проблемы», ну и миллион долларов себе забрать (у OpenAI таких и так полно, инвесторы новые не успевают подтаскивать). Но с одним условием: второго челика из Антропика надо из соавторов убрать – видимо, чтобы вышли красивые заголовки в стиле «именно AGI от OpenAI расколол задачу тысячелетия». А когда Тристан спросил, не охренели ли они, в ответ ему якобы мягко намекнули не портить себе карьеру, и вообще «не хочешь по-хорошему – можно и по-плохому»…

В общем, срач там сейчас только набирает обороты – понять, насколько все заявленные Бакмастером обвинения соответствуют действительности, пока сложновато. Но вот эта история как раз вся насквозь пропитана именно «пиаром ради лайков». Как будто, сами уравнения Навье-Стокса уже и не сильно тут важны – всех волнует только, кто сможет себе присвоить лавры «первого ИИ, решившего Millennium Problem» (так сказать, «Навье-Стоксы ради роста Стонксов», лол).

Но если обвинения в адрес OpenAI хоть немного подтвердятся – это, конечно, будет большой скандал и с точки зрения легализованного «корпоративного шпионажа». Это что же, получается, если вы разрабатываете что-то новаторское и в процессе активно используете ChatGPT – Сэм Альтман может в любой момент скормить ваши наработки своей внутренней нейросети и попросить ее сделать то же самое, только в сто раз быстрее (т.к. лимит компьюта у них немереный)? Зашибись, дайте две.

UPD: OpenAI выложили доказательство! Подробнее в версии статьи на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1079940/

Действующие лица: • Тристан Бакмастер. Профессор математики в NYU, специалист по уравнениям гидродинамики. • Левент Альпёге. Математик из Anthropic, частный соавтор Тристана. • Себастьен Бубек. Исследователь OpenAI, вёл переговоры с Тристаном.

Что произошло: • 19 сентября 2025. Левент пишет Тристану письмо «Normal pure math collaboration with ai»: предлагает вместе взяться за проблему тысячелетия, чтобы результат "достался математикам, а не корпорациям" 😂 • Работают до августа 2026. Работают частно, без участия Anthropic ("a purely personal collaboration, free of any institutional agreements or official involvement"), с помощью агентов (Claude, Codex, Sol, Astra); все черновики заливают в Codex. 15 августа наконец решают важную часть задачи (но не всю!). При этом им не нравится сгенерированное доказательство (его очень сложно читать), и они пытаются его переработать, поэтому не публикуют. • 28 августа 2026. OpenAI начинают учить новую модель, которая почему-то жёстко умеет в математику. • 1 сентября. В OpenAI появляется внутренний слух: "Anthropic решила 2 задачи тысячелетия". Отчасти потому что Левент загадочно твитит "Augustus Mirabilis". OpenAI бросает новую модель на все задачи тысячелетия. • 3 сентября. Слухи делают оборот и доходят до источников. Тристан пишет шапочно знакомому математику из OpenAI: проект личный (=не относится к Anthropic и сделан на свои деньги), скоро опубликуем. • 4 сентбяря. Появляется больше твитов, типа этого, где явно написано "Claude решил Навье-Стокса". Всё это продолжение непубличных слухов внутри OpenAI, которые теперь публичны. • 6 сентября. Себастьен звонит Тристану. Сообщает, что модель OpenAI решила Навье–Стокса (одну из задач) тем же редким маршрутом, что и Тристан и Левент решили свою, на что Тристан интересуется, использовали ли они их сессии в Codex в обучающих данных, ответа не получает. Себастьен предлагает Тристану быть первым автором решения OpenAI, но без Левента (потому что он из Anthropic). Тристан отказывается. Со стороны Себастьена звучит парочка высокомерных фраз, за которые он потом извиняется. • Ночь на 8 сентября. Тристан и Левент срочно публикуют работы и заявление. • 8 сентября. OpenAI публикует решение; признаёт приоритет пары, и не исключает, что модель училась на их данных. Себастьен подтверждает предложение сделать автором Тристана без Левента, обвинение в плагиате отрицает. • Тристан вопрошает: "Этично ли использовать данные клиента, чтобы попытаться обойти этого же клиента?"

И у меня тот же вопрос, только в профиль. Как нам жить-то, когда OpenAI и Anthropic могут подрезать всё, что угодно?

🎣 Похоже, ИИ только что постучал в дверь большой математики — и не костяшками, а экскаватором.

OpenAI заявила, что её новая внутренняя модель нашла решение одной из семи знаменитых задач тысячелетия — проблемы Навье — Стокса. Но слово «решила» пока лучше держать в кавычках: официально Clay Mathematics Institute всё ещё относит задачу к нерешённым — доказательство должно пройти проверку математического сообщества.

🥩 На работу ушло 88 часов и около 10 000 одновременно действующих ИИ-агентов. Они перебирали подходы, обменивались находками, а затем собрали аналитическое доказательство и формальную проверку в Lean. Результат утверждает, что при определённых условиях течение жидкости способно за конечное время прийти к сингулярности — по-человечески, к точке, где привычная гладкость математического описания ломается.

Представьте кастрюлю с густым киселём: мешаете ложкой, вихрь становится всё тоньше, вытягивается ниткой — и математика спрашивает не «что будет с киселём», а может ли эта нитка в теории стать бесконечно тонкой за конечное время. Именно вокруг такого «поломается или не поломается» десятилетиями и шла битва.

🧠 И вот здесь интереснее самой задачи другое. Это не ИИ, который быстрее человека считает. Это ИИ, который организовал коллективный поиск мысли. Десять тысяч агентов — почти научный институт размером с небольшой город, только без совещаний про согласование совещаний.

Смотрите, какая штука: раньше вычислительная мощность в основном ускоряла расчёт. Теперь она начинает ускорять перебор научных идей. Это уже другая экономика знания: дорогим ресурсом становится не только компьютерное время, а способность правильно поставить вопрос, разделить его между агентами и проверить получившееся доказательство.

Если результат устоит после проверки, дата будет важна не только для гидродинамики. Мы запомним момент, когда машины начали не просто помогать учёным искать ответы, а претендовать на ответы, которых у человечества ещё не было.

💎 Когда мысль масштабируется, интеллект превращается в инфраструктуру.

🔗 Здесь можно почитать еще одну историю – про задачи, считавшиеся почти вечными: 👉 dzen.ru/IliaRybal

📍 Обязательно подпишитесь на этот канал: 👉 t.me/IliaRybal

#️⃣ #МатематикаБудущего #НавьеСтокс #ИИИсследователь #НаукаБезТормозов #ДесятьТысячУмов

Целая большая книга Александра Боровика о том, как думают математики (с историями и анекдотами). Кто читал, поделитесь мнением! Или что оттуда самое интересное?

Вокруг OpenAI разразился скандал

Компания заявила, что её модель решила одну из задач тысячелетия. Но теперь спорят: а не "позаимствовала" ли компания это решение.

Речь про задачу существования и гладкости решений уравнений Навье-Стокса. Почти 90 лет никто не мог доказать. За решение дают миллион долларов.

OpenAI взяла свою внутреннюю модель, которая, как они говорят, сильно мощнее GPT-6 Astra и запустила рой примерно из 10 000 агентов, которые работали 88 часов. СОтни транзакций между агентами. Потом ещё 17 часов проверяли доказательства в Lean.

Все бы ок, AGI достигнут, но есть нюансы.

Почти год над этой задачей работали математики Тристан Бакмастер и Левент Алпеге. Они решали близкую проблему для уравнений Эйлера и в процессе загружали свои решения в Codex.

Когда OpenAI показала результат, оказалось, что модель использовала похожее направление для решения задачи.

И версия обвинения, если совсем грубо, звучит так: а не спиздила ли модель ключевую идею из приватных сессий Codex, а потом просто дотянула её до полного решения?

Пока эту версию не доказали.

OpenAI все отрицаем, однако с пометкой: полностью исключить влияние обезличенных данных из пользовательских сессий на обучение модели они не могут. То есть модель могла прочесть в теории обезличенные данные и на основе их сделать решение.

В итоге, 2 версии:

– Модель действительно самостоятельно решила одну из сложнейших математических задач. Тогда нам придётся довольно быстро пересобрать представление о том, что AI уже умеет.

– Модель поймала человеческую идею, размножила работу на тысячи агентов и дошла дальше.

Тогда AGI пока не достигнуто и все ок. Но сам факт события уже огромный факт.

Люди почти год подбирались к соседней задаче. Рой агентов за 88 часов продолжил этот путь и, если доказательство выдержит проверку, добрался до задачи тысячелетия.

С миллионом, кстати, интриги почти не будет. OpenAI уже заявила, что на приз не претендует. Да и завтра его никому не вручат: по правилам должно пройти минимум два года, а решение должно получить признание математического сообщества.

В итоге: как бы ни закончился скандал, скорость исследований уже выросла.

Сегодня 10000 агентов работают 88 часов. Завтра агентов будет больше, модели станут умнее, а исследования, на которые уходили годы, начнут реализовыватсья до месяцев, недель, возможно, дней.

Ждем 2027

😳Близько половини 15-річних учнів не знає математику та історію на базовому рівні, – Освіторія.

Результати українських підлітків з цих предметів впали до найнижчого рівня за всю історію дослідження.

Друзі, як ви вважаєте, що стало причиною такої просадки в знаннях?

Чернігів UA

Майже половина 15-річних не знає математику та історію на базовому рівні, – Освіторія.

Результати українських підлітків з цих предметів впали до найнижчого рівня за всю історію дослідження.

Маємо серйозну проблему з освітою?

Хмельницький⚡️Незламний

❗️Майже половина 15-річних українців не володіють математикою та історією на базовому рівні, –«Освіторія».

За даними видання, результати підлітків із цих предметів опустилися до найнижчого рівня за всю історію відповідного дослідження.

• Черкаси UA ⚡️

😳Близько половини 15-річних учнів не знає математику та історію на базовому рівні, – Освіторія.

Результати українських підлітків з цих предметів впали до найнижчого рівня за всю історію дослідження.

Друзі, як ви вважаєте, що стало причиною такої просадки в знаннях?

Чернігів⚡️Незламний

On va en reparler mais je ne peux pas ne pas réagir à chaud : Open AI (qui est derrière Chat GPT) vient de résoudre un des 7 problèmes de mathématiques du millénaire.

- La conjecture Poincaré avait été résolue par un homme, Grigori Perelman, qui d'épuisement, avait décidé de se retirer du monde ensuite. Il vit avec sa mère en Russie, dans un modeste appartement.

- L'intelligence artificielle a trouvé une solution aux équations de Navier-Stokes, une question restée sans réponses depuis 90 ans. Annoncé aujourd'hui.

C'est de la folie.

On vous a dit dans nos émissions que ça arriverait, et ça arrive plus vite encore qu'on ne le pensait.

⚡️ OpenAI's AI Has Solved One of the Millennium Prize Problems

OpenAI says its internal AI system has solved the existence and smoothness problem for the Navier–Stokes equations.

This is one of the seven Millennium Prize Problems, for which the Clay Institute has offered $1 million each. So far, only one of them has been solved—in 2010, the prize for proving the Poincaré conjecture was awarded to Grigori Perelman.

✏️ What is the problem?

The Navier–Stokes equations describe Newton's second law as applied to continuous media—liquids and gases. No general solution to them has ever been found, so engineers and mathematicians rely on numerical computation or on formulas for particular cases.

The main open question is this: if a fluid is moving smoothly at the initial moment and has finite energy, will its flow stay smooth forever, or will a point appear at some later time where the velocity becomes infinite? Such a point would mean that the equations stop describing a real fluid and that the continuum model breaks down at that spot.

OpenAI's model constructed an example of a flow that starts from rest under a smooth and everywhere bounded external force, yet still accelerates to infinite speed in finite time while keeping its energy finite. It looks like a vortex that spirals inward and stretches out along its axis like a strand of spaghetti: the central region contracts and speeds up without limit at the same time.

💰 OpenAI is not claiming the $1 million. For one thing, the Clay Institute has strict requirements (publication in a specialist journal, a wait of at least two years, and community acceptance of the solution). And the company itself says the whole thing is a demonstration of what AI can do.

Although the developers have published a formalization of the proof in the Lean language, mathematicians around the world will still check the work closely.

👨 Claims from mathematician Tristan Buckmaster of New York University further complicate the situation.

Today, together with Levent Alpöge of Anthropic, he published three proofs of his own on the breakdown of solutions for related equations — and attached a statement to them describing how OpenAI proposed that he release the Navier–Stokes result under his sole authorship, leaving out Alpöge because he works for a competing company.

The mathematicians kept their working drafts in Codex sessions. When Buckmaster asked whether OpenAI's internal model had been trained on them, he got no answer—though he stresses that he has not seen the company's proof and is not accusing it of anything. Sébastien Bubeck, who is named in the statement, has already called the accusations false and promised a detailed response.

Is this a breakthrough?

❤️ — Yes, a great day for AI! 🔥 — No, AI stole the mathematicians' work

@hiaimediaen

⚡️ OpenAI, возможно, только что совершила исторический прорыв Компания заявила, что её новая модель решила проблему Навье—Стокса — одну из семи задач тысячелетия.

• Эти уравнения описывают движение воды, воздуха и других жидкостей и газов. • Главный вопрос оставался открытым около 200 лет: могут ли их решения в определённый момент породить математическую сингулярность. • OpenAI утверждает, что модель нашла такое доказательство. Работа занимает 165 страниц. • Над задачей около 88 часов параллельно работали 10 000 AI-агентов. Вычисления стоили миллионы долларов.

Но официально задача ещё не решена: доказательство должны проверить независимые математики. Институт Клэя по-прежнему относит её к нерешённым.

Поэтому это ещё не доказательство появления AGI.

Но если результат подтвердится, впервые одну из величайших математических задач человечества решит не человек, а ИИ.

10 000 агентов, которым запретили сдаваться. OpenAI объявила о решении задачи Навье-Стокса

Просто выдохните и вдумайтесь: мы живем во время, когда ИИ решил одну из главных математических задач тысячилетия. Переваривать это мы будем еще много дней.

Предысторию я разбирал здесь. Подробный пост будет завтра, пока тезисно:

— Компания опубликовала текст доказательства и формализацию в Lean. Заявленный результат закрывает варианты C и D задачи тысячелетия. Это уже публичные материалы для проверки, а не сообщение о закрытом доказательстве.

— Согласно результату, изначально покоящаяся жидкость под действием гладкой внешней силы может развить бесконечную скорость за конечное время — несмотря на вязкость. При этом суммарная энергия остаётся конечной: область экстремальных скоростей сжимается.

— Доказательство нашла новая внутренняя модель, по оценке OpenAI значительно сильнее GPT-6 Astra. Её начали обучать 28 августа; обучение продолжается.

— В группе, нашедшей решение, работало около 10 000 агентов одновременно. Доказательство получили через 88 часов после запуска первых агентов. Ещё 17 часов заняли формализация и проверка в Lean с помощью GPT-6 Astra.

— На работу над Навье–Стоксом ушло примерно 130 млрд выходных токенов и 2,7 млн сообщений агентов. По всей исследовательской программе — 300 млрд токенов.

— Сначала агенты, по заявлению компании, решили Эйлера без внешней силы. Этот результат передали агентам, работавшим над Навье–Стоксом. Полезные находки разных групп объединяли через Codex и использовали в следующих промптах.

— OpenAI подтверждает: работу начали 1 сентября после слухов о решении задач тысячелетия. Компания признаёт приоритет Бакмастера и Альпёге по Эйлеру с внешней силой, но утверждает, что её доказательства существенно отличаются.

— По поводу данных появилась существенная оговорка. OpenAI отрицает целевой доступ к материалам математиков, но не исключает, что обезличенные данные их использования продуктов могли помочь улучшить модели, хотя считает это маловероятным.

— На миллион долларов от Института Клэя компания претендовать не собирается.

“сбежавшая нейросеть”: в телеграм / на Бусти

1. @Errie_grey

2. #я_ирл_девушка #ищу_всех #тет_а_тет #долговременная_игра #любовь_романтика #гет #многострочник #среднестрочник #ориджинал

Мой часовой пояс: #time_plus_3

3. Возраст: #от_18 Возрастной рейтинг: #NC17

4. ​Здравствуйте! Ищу сорола для долгой ролевой игры. Я в ролевом мире уже около 8 лет. Являюсь средне-многострочницей. Мой стандарт — уверенная середина, но с радостью распишусь на 5000 символов, если вы бы хотели видеть в тексте больше описаний или же детальное погружение. ​Пишу исключительно в литературном стиле от 3-го лица. ​Сюжет: Это психологическая драма в Великобритании 1960-х годов.

Вы Магнус Лейн — профессор нейробиологии в Кембридже, сын адмирала флота, обладатель сказочного состояния (£150k–£200k чистого капитала) и бывший военный химик-сапёр. Гениальный, высокомерный и одержимый исследователь. Магнус — сложная, фатально одинокая и противоречивая личность. Он обладает острословием, безупречными манерами, безграничной харизмой и обаятельностью, а также приобретённой солдатской строгостью, серьёзностью и принципами. Его автономия абсолютна: его нельзя купить, запугать или обольстить. Остальные персонажи: Сэр Артур Вольмар — боевой генерал, ветеран разведки с кодексом чести. Единственный человек, к которому Магнус питает профессиональное уважение со времён их совместной работы по разминированию ядовитых объектов во время войны.

Бланш Вольмар — его жена, профессор математики. Женщина ядовитого ума, сдерживаемого стервозного характера и небывалых амбиций. Отчаянно восхищается интеллектом Магнуса, видя в нем единственный равный себе ум.

​Филисса Вольмар (Бернсторф) — старшая дочь. Нежная, сентиментальная, сломанная «любимица» матери. Восемь лет она тайная и безответная жертва любви к Магнусу, хранящая его снимки в тайной шкатулке.

Фредерик фон Бернсторф — муж Филиссы, европейский аристократ, нарцисс и сибарит. Втайне ненавидит и панически боится Магнуса. Обладает скверным, лицемерным характером и ветренностью. Постоянно изменяет своей жене.

Лорна Вольмар (моя персонажка) — младшая дочь, любимица сэра Артура. Унаследовала от матери математический гений, а от отца несгибаемую дисциплину. Учиться в аспирантуре в Гёттингенском университете в Германии.

Магнус Лейн получает секретный оборонный грант на исследование нейрохимических механизмов посттравматического шока и воздействия токсинов на мембраны головного мозга. В качестве второго исследователя из Гёттингенского университета к нему направляют Лорну Вольмар — аспирантку с феноменальной математической подготовкой. Снова встреча с семьёй Вольмар и знакомство с младшей дочери Артура. К чему это все приведёт?...

5. ​Требования к соигроку: ​Вы — опытный средне-многострочник. Я ищу соавтора, который будет вместе со мной двигать сюжет и подкидывать идеи, а не просто плыть по течению.

6. Антипатии: Удаление чата и блокировка без слов. Пожалуйста, не молчите если Вам что-то не нравится, я всегда могу подстроиться под Вас. Ну или просто объясните причину, почему Вы не хотите дальше продолжать ролку. Игнор без причины (ну или я эту причину не знаю 🥲). Агрессия, грубость, слишком много постельных сцен в ролевой.

Аналоговые выходы ЦАП в ПЛК: управление клапанами, приводами и нагревателями через 4–20 мА

Это учебное пособие посвящено работе с аналоговыми выходными каналами программируемых логических контроллеров, которые используются для непрерывного управления исполнительными механизмами.

В отличие от дискретных сигналов, аналоговый выход позволяет плавно менять положение клапана, скорость привода или мощность нагревателя, и книга подробно объясняет, как это реализуется на языке Structured Text в стандарте IEC 61131-3.

https://electricalschool.info/e-textbooks.html#!digiseller/detail/6014759

📌 Что внутри:

- Физика аналогового выхода: принцип работы ЦАП, структура модуля, активные и пассивные токовые выходы

- Стандартные сигналы: 4–20 мА, 0–10 В, 0–20 мА, ±10 В — где применяются и какие ограничения имеют

- «Живой ноль» 4 мА: диагностика обрыва петли и помехоустойчивость на длинных трассах

- Разрядность ЦАП, шаг квантования, INL, DNL, температурный дрейф — как это влияет на точность контура

- Математика масштабирования: от инженерной величины к коду ЦАП и обратно

- Реализация функций UNSCALE и SCALE на языке Structured Text (IEC 61131-3) с защитой от переполнения и насыщения

🎯 Три практических примера:

1️⃣ Клапан расхода — контур «расходомер → ПИД → UNSCALE → АО 4–20 мА → позиционер» 2️⃣ Частотный преобразователь — аналоговое задание скорости, дискретные команды Пуск/Стоп, обработка аварии, программная рампа 3️⃣ Нагреватель — ПИД с anti-windup, передача задания мощности на тиристорный регулятор через 4–20 мА

🛠 Диагностика и безопасность:

- Функциональный блок диагностики: обрыв петли, КЗ, перегрев, потеря питания, несоответствие тока

- Расчёт бюджета погрешностей: квантование, нелинейность, дрейф, compliance voltage

- Защитный блок FB_SafeAO для критичных каналов: ограничение выхода, безопасное состояние, рампа, квитирование аварии

📘 Пособие построено по принципу «от физики к практике»: теория → математика → ST-код → диагностика → лабораторные работы. Примеры ориентированы на Siemens S7-1200/1500 и IEC 61131-3, но могут быть адаптированы к другим платформам.

🔗 Ссылка на учебное пособие: https://electricalschool.info/e-textbooks.html#!digiseller/detail/6014759

💰 Цена символическая! Покупая пособие, вы поддерживаете развитие проекта и создание новых учебных материалов.

Другие учебные пособия: https://electricalschool.info/e-textbooks.html

Сегодня провёл первый вебинар на годовом курсе, очень скучал по занятиям у доски

А если ты тоже хочешь записаться на курс, места ещё есть, жду тебя, мой маленький любитель профильной математики 👀

OpenAI попала в скандал с "решением" задачи тысячелетия: математик обвиняет ИИ-гиганта в краже идей Вот ещё новость интересная. Математик Тристан Бакмастер утверждает, что OpenAI тайно использовала данные его закрытых сессий в Codex, чтобы получить решение…

4 дня назад в твиттере начали появляться слухи, что одна из AI компаний решила то ли одну, то ли сразу две из Задач тысячелетия — списка из 7 открытых проблем, над которыми множество учёных бьются не первый десяток лет. Пока что лишь одна была решена Перельманом, который отказался от награды в миллион долларов за решение. Решение задач подобного уровня уже пару лет обсуждают как крупный майлстоун для AI и эффекта на математику и другие науки. Многие компании и стартапы пробовали и пробуют подступиться к проблемам.

Сегодня раскрылась драма: один из независимых математиков выложил 3 новых результата, связанных с вопросом существования и гладкости решений Навье Стокса. Вместе с этим он выпустил 4-страничное письмо с описанием своего взаимодействия с OpenAI в последнюю неделю, где косвенно обвиняет последних в ряде плохих практик. Сотрудник(и) OpenAI сказали, что выпустят свой ответ (и возможно решение?) завтра — так что их взгляд на ситуацию ещё не ясен, как и не ясно, насколько надёжным рассказчиком является автор письма.

Что с его слов произошло: — последний год он вместе с математиком из Anthropic работал над решением проблемы. Оба работали в своё время и со своими ресурсами, без аффилиации с компаниями, сами платили за свои подписки итд.

— в последний месяц у них начали появляться первые значимые результаты, и 15-го августа один из авторов пересылает другому AI-сгенерированную статью, в которой тем не менее оказывается всё правильным. Авторы начинают работать над упрощением слопа и логики доказательств, делают формализацию (перевод результатов в программу, чтобы можно было верифицировать корректность). Важно подчеркнуть, что это не полное решение оригинальной задачи; Terence Tao ознакомился с работой и сказал, что эти результаты потенциально можно развить в полное решение, но на руках у авторов его не было и, насколько понимаю, всё ещё нет.

— 3-го сентября, как поползли слухи о решении (что по этому повествованию является преувеличением, ведь решения нет) Навье-Стокса, один из авторов получил информацию о том, что сведения об прогрессе попали в OpenAI. Как, что, от кого и откуда — не уточняется; пока что из контекста следует, что о результате изначально знали два математика и узкая рабочая группа.

— математик из OpenAI ответил в тот же день, предложил обсудить, как избежать соперничества, и ещё предложил кредиты для моделей.

— Созвон состоялся 6-го сентября, OpenAI хотели провести его раньше, но автор письма просил время на следующей неделе. На этом митинге представители OpenAI сказали ему, что внутренняя модель компании написала полное доказательство на примерно 100 страниц.

— Когда после созвона автор письма запросил описание направление доказательства, в нём фигурировало словосочетание «под действием внешней силы». Не важно, к чему именно оно относится, но для автора это стало «красным флагом», так как это то узкое направление атаки проблемы, которое он и математик из Anthropic выбрали и над которым работали долгое время — так как прочитали о нём в статье 2023-го года (и очень хвалят авторов и отдают им должную честь).

— После этого он начал расспрашивать OpenAI о том, как же так вышло, а когда они начали пробовать решать задачу, какие промпты отправляли, и самое главное учили ли они модель на его переписках. С его слов пробовать начали недавно — после того, как поползли слухи о решении. Про тренировку не ответили, сказав, что модели не были доступны его сообщения

самое депрессивное уютное время года наступило!

во всем появляется какая-то мотивация – даже в подготовке к экзаменам 🫡

и я как раз хочу посоветовать вам сууупер полезные каналы для подготовки к экзаменам, если вы перешли в 8-11 класс 🆎

Каналы для подготовки к ЕГЭ:

🕯 гуманитарные предметы

🕯 технические предметы

🕯 химбио

Каналы для подготовки к ОГЭ — ТУТ

Закрытые клубы для 10-11 классов | 8-9 классов

🕯 Подготовка для средней школы 5-8 класс Математика, Русский язык, История

подписывайтесь и забирайте бесплатные курсы из закрепа!

и кстати, для 8-11 классов скоро пройдет эфир с 1000 подарков в честь 9-летия ЕГЭLAND - iPhone 18, годовой запас косметики и многое другое⭐️ Следите за новостями в каналах!

Девять женщин-учёных. Десять художественных работ. Один общий язык — эксперимент и смелость.

На выставке «Ученые дамы. Наука без разрешения» исследования в области физики, математики, химии, биологии и астрономии встречаются с современным искусством и технологиями.

В карточках — проекты преподавателей, магистрантов и выпускников Art & Science ИТМО и учёные, с которыми они вступают в диалог.

Посмотреть выставку можно до 10 ноября в Музее Москвы❤️

🔍 Продавець мобільних аксесуарів

📍 Локація: Львів

💰 Зарплата: 20 000 – 36 000 грн

📋 Вимоги: - Знання математики 2 класу - Пункуальність та чесність

🌟 Переваги: - Робочий крафік 5 через 2 - Стажування оплачується - +% ставка на зарплату

📞 Телефон: 0676704670

🔍 Продавець мобільних аксесуарів

📍 Локація: Львів

💰 Зарплата: 20 000 – 36 000 грн

📋 Вимоги: - Знання математики 2 класу - Пункуальність та чесність

🌟 Переваги: - Робочий графік переважно 5 через 2 - Підбіраємо щоб вам було зручно

📞 Телефон: 0676704670

🔍 Продавець мобільних аксесуарів

📍 Локація: Львів

💰 Зарплата: 20 000 – 36 000 грн

📋 Вимоги: - знання математики 2 класу - пункуальність та чесність

🌟 Переваги: - робочий графік плаваючий - зарплата в першу чергу залежить від тебе

📞 Телефон: 0676704670

🔍 Продавець мобільних аксесуарів

📍 Локація: Львів

💰 Зарплата: 20 000 – 36 000 грн

📋 Вимоги: - знання математики 2 класу - пункуальність та чесність

🌟 Переваги: - робочий крафік 5 через 2 - підбір роботи за зручністю - зарплата від %+ до 1500грн - стажування оплачується

📞 Телефон: 0676704670