OpenAI a déclaré que son modèle interne d'IA a prouvé que les équations de Navier-Stokes peuvent exploser. Ces équations décrivent le mouvement des fluides. Une explosion correspond à un point où les mathématiques prédisent une vitesse infinie. Ce problème fait partie des sept problèmes du prix du millénaire, chacun doté d'une récompense d'un million de dollars de l'Institut de mathématiques Clay. OpenAI a indiqué que le résultat a pris 88 heures. Environ 10 000 agents d'IA coordonnés ont travaillé sur ce résultat. Ces agents étaient des copies de ses modèles fonctionnant en parallèle. Lean a vérifié la preuve étape par étape. Le mathématicien de NYU Tristan Buckmaster a déclaré qu'il et Levent Alpöge avaient passé près d'un an à utiliser des modèles d'IA pour rechercher des preuves d'explosion des fluides. Buckmaster a affirmé qu'ils avaient une solution le 22 août. Il a déclaré qu'il avait informé un mathématicien d'OpenAI du projet le 3 septembre, en le présentant comme personnel et non affilié à aucune entreprise. Trois jours plus tard, Sébastien Bubeck a informé Buckmaster qu'un modèle interne avait produit une preuve de 100 pages pour les équations de Navier-Stokes forcées. Buckmaster a déclaré que cette approche était la même approche étroite que presque personne d'autre ne poursuivait. Buckmaster a affirmé que Bubeck lui avait offert la possibilité de publier un jour après son équipe. Buckmaster a également déclaré que Bubeck lui avait proposé de rédiger l'article seul, sans Alpöge, car Alpöge travaillait dans un laboratoire concurrent. Buckmaster a affirmé que Bubeck lui avait demandé : « Pourquoi voudriez-vous ruiner votre carrière ? » Buckmaster a ensuite publié des articles de recherche avec ses découvertes, en créditant Alpöge. OpenAI n'a pas crédité aucun des deux chercheurs dans son annonce. Un tweet en réponse a reconnu qu'OpenAI ne pouvait pas exclure que des données désidentifiées issues de l'utilisation du produit aient aidé à améliorer ses modèles. Bubeck, OpenAI et Altman ont rejeté la caractérisation de Buckmaster. Bubeck a partagé des messages proposant une publication coordonnée avec Alpöge. Bubeck a également offert les invites d'OpenAI. Bubeck a déclaré qu'il avait agi de bonne foi. Sam Altman a déclaré que Bubeck avait agi avec intégrité et générosité tout au long du processus. Altman a affirmé qu'OpenAI avait offert à l'équipe de Buckmaster la possibilité de publier en premier après avoir réalisé que l'équipe n'avait résolu que les équations d'Euler, et non les équations de Navier-Stokes complètes. OpenAI a déclaré qu'elle n'avait jamais vu le travail du couple avant sa publication. OpenAI a affirmé qu'elle n'avait pas accédé à des données d'utilisateurs spécifiques. OpenAI n'a pas explicitement exclu que des données désidentifiées issues de l'utilisation du produit aient aidé à améliorer ses modèles. Le médaillé Fields Terence Tao a qualifié les mathématiques sous-jacentes de Buckmaster et Alpöge d'accomplissement remarquable. Leur résultat le plus avancé reste non publié en attente d'une vérification finale par Lean. Personne en dehors d'OpenAI n'a revu indépendamment la preuve de 100 pages.
OpenAI affirme que l'IA a résolu le problème de l'explosion de Navier-Stokes, un mathématicien de NYU conteste le calendrier
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Résumé
Dans une récente annonce de projet, OpenAI a affirmé que son modèle d'IA avait résolu le problème de l'explosion de Navier-Stokes, un défi du prix du millénaire doté d'une récompense d'un million de dollars. L'IA a utilisé 10 000 agents sur 88 heures, avec des résultats vérifiés par Lean. Tristan Buckmaster de NYU affirme qu'il avait, avec Levent Alpöge, une solution dès le 22 août. OpenAI a démenti avoir utilisé des données d'utilisateurs spécifiques, mais Buckmaster affirme qu'ils lui ont proposé de publier en premier sans le citer dans leur annonce. Le médaillé Fields Terence Tao a salué leur travail, bien que les résultats clés restent non publiés. Ce conflit met en lumière les débats en cours dans les actualités IA + crypto sur la reconnaissance et la collaboration dans la recherche à haut risque.
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