OpenAI afirma un avance en el problema del milenio de Navier-Stokes con agentes de IA

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En una importante actualización de noticias en la cadena, OpenAI anunció el 9 de septiembre (UTC+8) que ha resuelto el problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes utilizando agentes de IA. Un modelo de próxima generación, más potente que GPT-6 Astra, lideró el esfuerzo, con 10.000 agentes trabajando en paralelo durante 88 horas. GPT-6 Astra dedicó 17 horas a formalizar la demostración en el probador de teoremas Lean. La investigación muestra que el movimiento tridimensional de fluidos puede desarrollar singularidades en tiempo finito. OpenAI publicó un artículo de 165 páginas y código Lean, pero el Clay Mathematics Institute aún lista el problema como no resuelto, a la espera de validación por pares. Este desarrollo se suma a la creciente tendencia de noticias de IA + cripto.

Noticia de ME, 9 de septiembre (UTC+8): OpenAI anunció que resolvió uno de los problemas del Premio Milenio, la existencia y suavidad de Navier-Stokes, un problema que llevaba sin resolver aproximadamente 90 años.

This proof was completed by a team of agents using an upcoming OpenAI model significantly more capable than GPT-6 Astra; OpenAI reports that approximately 10,000 agents worked in parallel for about 88 hours to produce the proof, followed by 17 hours of formal verification in the Lean theorem prover by GPT-6 Astra. The proof demonstrates that singularities can form in three-dimensional fluid motion within finite time: vortices contract inward, the core stretches and accelerates until the velocity becomes unbounded, while the total energy of the system remains finite. OpenAI has published the 165-page proof manuscript and the Lean formalized code, and stated it does not intend to claim the $1 million prize. The Clay Mathematics Institute still lists this problem as unsolved, as per the rules, a solution must be published in a qualified journal, remain publicly available for at least two years, and gain general acceptance by the mathematical community before being considered for the award. (Source: X)

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