OpenAI ने 2026 में गणित, कंप्यूटर विज्ञान और भौतिकी में 3 वैज्ञानिक उपलब्धियों की घोषणा की
26 अक्टूबर, 2026 को, वैज्ञानिक समझ बनाने के लिए शैक्षणिक समुदायों के साथ काम करना शीर्षक वाले एक शोध प्रकाशन में, OpenAI ने उजागर किया कि उसके आंतरिक तर्क मॉडलों ने मूलभूत गणित, प्रायोगिक कंप्यूटर विज्ञान और गणितीय भौतिकी में तीन प्रमुख सैद्धांतिक सिद्धांतों को जनरेट किया। यदि विस्तृत वैज्ञानिक समुदाय द्वारा सत्यापित किए जाते हैं, तो इन खोजों का कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण विकास है: प्रयोगात्मक पैटर्न पहचान और कोड जनरेशन के बजाय, बहु-चरणीय निगमनात्मक तर्क और सैद्धांतिक खोज की ओर।
इन मशीन-जेनरेटेड हस्तलिखित लेखों को स्थिर वैज्ञानिक सहमति के रूप में नहीं लेते हुए, OpenAI ने सिमोंस फाउंडेशन को $5 मिलियन के योगदान के साथ एक प्रयोगात्मक सत्यापन ढांचा पेश किया। जिसे वह "एकेडमिक शेपर्ड" दृष्टिकोण के रूप में वर्णित करता है, OpenAI तीन अलग-अलग प्रकाशन मार्गों का परीक्षण कर रहा है—जिनमें लीन औपचारिकीकरण के साथ सीधे सार्वजनिक GitHub रिलीज़ से लेकर क्षेत्र के पायोनियरों द्वारा नेतृत्व किए जाने वाले स्वतंत्र कार्य समूह शामिल हैं।
तीनों घोषणाओं के दौरान, OpenAI ने दावा किया कि उसके मॉडलों ने हार्मोनिक विश्लेषण में सोगे के स्थानीय स्मूथिंग अनुमान का सबूत, परिकलनीय जटिलता में घातीय समय परिकल्पना (ETH) का निर्धारित खंडन, और चार आयामी अंतर्क्रियाशील क्वांटम क्षेत्र सिद्धांतों (QFT), जिसमें क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स (QCD) शामिल है, के लिए एक कठोर गणितीय अस्तित्व सबूत प्रस्तुत किया।
यह विश्लेषण प्रत्येक दावे के पीछे की मूल अवधारणाओं को सरल शब्दों में जांचता है, यह देखता है कि लीन औपचारिक सत्यापन और जटिलता सिद्धांत क्रिप्टोकरेंसी और वेब3 सुरक्षा परिदृश्य के लिए क्यों महत्वपूर्ण हैं, और स्वतंत्र शैक्षणिक समीक्षा को मार्गदर्शन करने वाले शासन सिद्धांतों का मूल्यांकन करता है।
उपलब्धि 1: हार्मोनिक विश्लेषण और सोगे की स्थानीय स्मूथिंग अनुमान
पहला परिणाम यूक्लिडियन हार्मोनिक विश्लेषण में एक केंद्रीय खुली समस्या को संबोधित करता है: तरंग समीकरण के लिए 1991 में गणितज्ञ क्रिस्टोफर सॉग के द्वारा प्रस्तावित स्थानीय चिकनाई अनुमान।
साधारण शब्दों में, तरंग समीकरण तरंगों, जैसे ध्वनि तरंगों, प्रकाश तरंगों या समुद्री लहरों, के अंतरिक्ष और समय के माध्यम से कैसे प्रसारित होने का मॉडल बनाता है। जब कई तरंगें एक साथ ओवरलैप होती हैं, तो वे संरचनात्मक रूप से हस्तक्षेप कर सकती हैं और तीव्र, केंद्रित ऊर्जा शिखर बना सकती हैं। गणितज्ञों ने अधिक तीन दशकों तक इस बात को साबित करने की कोशिश की है कि तरंगें कितनी तीव्रता से केंद्रित हो सकती हैं और समय की एक संक्षिप्त अवधि के दौरान उनके व्यवहार के औसत को लेने से दो या अधिक स्थानीय आयामों में उन अनियमितताओं को "चिकना" किया जा सकता है। हालाँकि, दो आयामों में आंशिक साबिती मौजूद थी, लेकिन सभी स्थानीय आयामों में पूर्ण परिकल्पना को साबित करना एक खुली चुनौती बनी हुई है।
साधारण पाठ तंत्र: सहायक आंशिक अवकल समीकरण
OpenAI के openai/math GitHub रिपॉजिटरी में तकनीकी रिलीज के अनुसार, मॉडल ने 18 अक्टूबर, 2026 को प्राकृतिक भाषा में साबित किया कि कम से कम दो स्थानिक आयामों के हर आयाम में अनुमान सत्य है।
पारंपरिक ज्यामितीय काटने की तकनीकों पर केवल निर्भर करने के बजाय, मॉडल ने एक नया सहायक आंशिक अवकल समीकरण बनाया जो समय के साथ तरंग ऊर्जा के क्षय को ट्रैक करता है। ऊर्जा के फैलने की गति को सीमित करके, तर्क तरंग पैकेट को प्रकाश शंकुओं के साथ अत्यधिक संकेंद्रित होने से रोकता है, जिससे पहले उच्च-आयामी सबूतों को सीमित करने वाली तकनीकी बाधाएँ दूर हो जाती हैं।
अपस्ट्रीम प्रभाव: काकेया अनुमान को अनलॉक करना
शुद्ध गणित में, सोगे की स्थानीय चिकनाई अनुमान एक मास्टर की की तरह कार्य करता है जो प्रसिद्ध समस्याओं के एक हाइरार्की के शीर्ष पर स्थित है। इसे साबित करने से ज्यामितीय माप सिद्धांत में कई लंबे समय से चल रहे अनुमान स्वतः हल हो जाते हैं:
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काकेया मैक्सिमल और आयाम अनुमान: 1917 के एक पहेली से उत्पन्न, जिसमें एक इकाई सुई को पूर्ण 360 डिग्री घुमाने के लिए आवश्यक न्यूनतम संभव क्षेत्रफल की जांच की जा रही थी, उच्च-आयामी काकेया अनुमान कहता है कि कोई भी सेट जो प्रत्येक दिशा में एक इकाई रेखा खंड समाहित करता है, उसका आयाम उस स्थान के पूर्ण आयाम के बराबर होना चाहिए। OpenAI का दावा है कि उसका स्थानीय स्मूथिंग सबूत काकेया और निकोडिम मैक्सिमल अनुमानों को हल करता है।
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स्टीन के गोलाकार प्रतिबंध अनुमान: परिणाम ने एलियस स्टीन द्वारा 1970 के दशक में शुरू किए गए फूरियर प्रतिबंध सीमाओं की आंतरिक श्रेणी को भी स्थापित किया है, जो तरंगों के व्यवहार को वक्र गोलाकार सतहों पर प्रतिबंधित करने पर नियंत्रित करती है।
स्वतंत्र जांच के समर्थन के लिए, OpenAI ने 19 अक्टूबर, 2026 को अक्टूबर 18 के मसौदे को Lean प्रमाण-सिद्धि भाषा में अनुवाद किया और पीडीएफ लेख तथा मशीन-जांचने योग्य Lean प्रमाण दोनों को सार्वजनिक रूप से जारी किया।
उपलब्धि 2: कंप्यूटर विज्ञान और घातीय समय परिकल्पना का खंडन
दूसरा, और शायद सबसे आश्चर्यजनक, दावा गणनात्मक जटिलता सिद्धांत के आधारों को लक्षित करता है। ओपनएआई ने घोषणा की कि इसका मॉडल एक्सपोनेंशियल टाइम हाइपोथेसिस (ETH) का औपचारिक खंडन उत्पन्न किया है, और दावा किया है कि यह सामान्य रूप से मानी जाने वाली धारणा गलत है।
रसल इम्पाग्लियाज़ो, रमामोहन पातुरी और फ्रांसिस ज़ेन द्वारा 1999 और 2001 के बीच प्रस्तावित, एक्सपोनेंशियल टाइम हाइपोथेसिस 3-SAT समस्या से संबंधित है—एक क्लासिक तार्किक पहेली जिसमें एक एल्गोरिथ्म को यह निर्धारित करना होता है कि क्या बूलियन (सत्य/असत्य) स्विचों के एक जटिल सेट से हज़ारों ओवरलैपिंग नियमों को संतुष्ट किया जा सकता है। चरों (n) की संख्या बढ़ने के साथ, संभावित संयोजनों की संख्या घातीय रूप से विस्फोटित हो जाती है।
साधारण शब्दों में, ETH कहता है कि सबसे खराब स्थिति में 3-SAT के लिए कोई गणनात्मक छोटा रास्ता नहीं है: किसी भी निर्धारित एल्गोरिथम को सख्ती से घातीय समय लगता है (n के एक नियत भिन्न के अनुपात में बढ़ता हुआ 2 की घात)। 25 वर्षों तक, ग्राफ सिद्धांत, नेटवर्क रूटिंग और डेटाबेस में अन्य कठिन समस्याओं को घातीय समय से तेज़ हल नहीं किया जा सकता, इसे साबित करने के लिए सैकड़ों कंप्यूटर विज्ञान के पेपर्स ने ETH को एक मूलभूत आधार के रूप में प्रयोग किया।
दावा किए गए एल्गोरिथम कैसे काम करता है
26 अक्टूबर, 2026 को, OpenAI के आंतरिक मॉडल ने ETH का खंडन किया, जिसे टीम ने अगले दिन (17 अक्टूबर) Lean में औपचारिक रूप दिया। पांडुलिपि एक निर्धारित एल्गोरिथम प्रस्तुत करती है जो सबएक्सपोनेंशियल समय में निश्चित-चौड़ाई बूलियन सूत्रों के लिए वैध समाधानों की सटीक संख्या गिनती करता है, जबकि केवल बहुपदीय स्मृति स्थान का उपयोग करता है।
यहां, "उप-घातीय समय" का अर्थ है कि एल्गोरिथम का चलन समय जैसे-जैसे समस्या का आकार बढ़ता है, वैसे-वैसे मानक घातीय वक्र से कठोरता से धीमी गति से बढ़ता है (विशेष रूप से n के डबल लॉगरिथम से विभाजित n के 2 की घात के अनुपात में)। हालांकि बड़े इनपुट के लिए इसमें विशाल गणना की आवश्यकता होती है, लेकिन कठोर घातीय से उप-घातीय में गणितीय सीमा पार करना ETH को कागज पर खारिज करने के लिए पर्याप्त है।
इसका क्रिप्टोकरेंसी और ब्लॉकचेन सुरक्षा के लिए क्या अर्थ है?
जब भी गणनात्मक जटिलता में कोई क्रांतिकारी उपलब्धि की घोषणा की जाती है, डिजिटल संपत्ति निवेशक स्वाभाविक रूप से पूछते हैं कि क्या बिटकॉइन या ईथेरियम जैसे क्रिप्टोग्राफिक नेटवर्क खतरे में हैं। भले ही OpenAI का ETH खंडन पूरी तरह से सत्यापित हो जाए, यह ब्लॉकचेन क्रिप्टोग्राफी को खतरे में नहीं डालता, क्योंकि तीन मूलभूत कारण हैं:
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P vs. NP की बाधा अभी भी अखंडित है: ETH को असत्य साबित करने का अर्थ यह नहीं है कि P = NP। सबएक्सपोनेंशियल समय अभी भी बहुत धीमा है बहुपदीय समय की तुलना में। इसके अलावा, "log log $$$$" जैसा भाजक इतना धीरे-धीरे बढ़ता है कि वास्तविक दुनिया के समस्या आकारों के लिए, सैद्धांतिक गति में वृद्धि व्यावहारिक चलन समय में लाभ में परिवर्तित नहीं होती। OpenAI ने स्पष्ट रूप से नोट किया कि इस सैद्धांतिक सीमा को व्यावहारिक एल्गोरिथमिक गति में परिवर्तित करने के लिए महत्वपूर्ण अतिरिक्त शोध की आवश्यकता होगी।
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सर्वाधिक खराब स्थिति बनाम औसत स्थिति कठिनाई: ईथर केवल तार्किक संतुष्टि पहेलियों की सर्वाधिक कठिनाई को मापता है। आधुनिक क्रिप्टोग्राफी, जैसे बिटकॉइन की SHA-256 हैशिंग या दीर्घवृत्तीय वक्र डिजिटल हस्ताक्षर (ECDSA), औसत-केस क्रिप्टोग्राफिक कठिनाई और एक-तरफा गणितीय जाल पर निर्भर करती है, जो SAT सॉल्विंग में न्यूनतम असिम्पटोटिक विस्थापन के खिलाफ भी सुरक्षित रहते हैं।
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वेब3 प्रमाणीकरण के लिए संभावित लाभ: एन्क्रिप्शन तोड़ने के बजाय, बूलियन संतुष्टि (SAT) और गिनती एल्गोरिदम में सैद्धांतिक प्रगति मुख्य रूप से औपचारिक प्रमाणीकरण उपकरणों के लिए उपयोगी है—जिनका विकासक बुद्धिमान अनुबंध और शून्य-ज्ञान (ZK) सर्किट प्रतिबंधों की छिपी हुई त्रुटियों की जांच के लिए उपयोग करते हैं।
ETH के मूल निर्माताओं द्वारा स्वतंत्र समीक्षा
कंप्यूटर विज्ञान के दावे की जांच के लिए, OpenAI ने एक्सपोनेंशियल टाइम हाइपोथेसिस के मूल प्रस्तावकों में से दो, रसल इम्पागलियाज़ो और रमामोहन पातुरी (यूसी सैन डिएगो), के साथ-साथ MIT के कंप्यूटर वैज्ञानिक रायन विलियम्स से संपर्क किया।
26 अक्टूबर को कंप्यूटर विज्ञान समुदाय के लिए एक संयुक्त खुला पत्र में, तीन विद्वानों ने दावे की एक खुली, स्वतंत्र जांच के आयोजन में मदद करने के लिए सहमति व्यक्त की, जबकि एक स्पष्ट सावधानी का ज़िक्र किया: "हमारी सहभागिता को दावे की प्रमाणीकरण के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए।" कोई गोपनीयता समझौते और ओपनएआई से शून्य भुगतान के साथ, समूह ने सभी कच्चे मॉडल डेटा को सार्वजनिक रूप से जारी करने और खोजों की जांच के लिए एक शैक्षणिक सम्मेलन का आयोजन करने का अनुरोध किया, जिस पर ओपनएआई ने सहमति व्यक्त की।
उपलब्धि 3: गणितीय भौतिकी और 4D क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स का अस्तित्व
तीसरा दावा निर्माणात्मक क्वांटम क्षेत्र सिद्धांत को संबोधित करता है, जिसका नेतृत्व तादेश बालाबन के पुनर्नियमीकरण ढांचे द्वारा किया जाता है, जिसका उद्देश्य कण भौतिकी को कठोर गणितीय आधार पर स्थापित करना है।
आधुनिक भौतिकी में, मानक मॉडल, और विशेष रूप से क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स (QCD), जो प्रोटॉन और न्यूट्रॉन के अंदर क्वार्क्स को बांधने वाले स्ट्रॉंग न्यूक्लियर बल का वर्णन करता है, अत्यधिक सटीकता के साथ कण संघटक प्रयोगों का भविष्यवाणी करता है। फिर भी, एक प्रसिद्ध पैराडॉक्स लगभग आधे शताब्दी से बना हुआ है: जबकि भौतिकविद दिन-प्रतिदिन चार-आयामी क्वांटम क्षेत्र सिद्धांतों का उपयोग करते हैं, गणितज्ञों ने अभी तक यह साबित नहीं किया है कि ये समीकरण लगातार, अनंत रूप से सूक्ष्म चार-आयामी स्पेसटाइम के भर में गणना करने पर गणितीय रूप से सुपरिभाषित बने रहते हैं।
पहले, गणितज्ञ केवल दो या तीन आयामों में सरलीकृत क्षेत्र सिद्धांतों के लिए कठोर अस्तित्व साबित करने में सफल रहे। चार आयामों में, "सतत सीमा" (एक अविच्छिन्न गणना ग्रिड को शून्य अंतराल तक संकुचित करना) लेने से समीकरण गणितीय अनंतताओं के साथ विस्फोट हो गए।
यांग-मिल्स अस्तित्व समस्या का समाधान
OpenAI के रिलीज टाइमलाइन के अनुसार:
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9 सितंबर, 2026: आंतरिक मॉडल ने एक प्राकृतिक भाषा साबित किया जिसने शुद्ध चार-आयामी यांग-मिल्स सिद्धांत के कठोर गणितीय अस्तित्व को स्थापित किया, जिसने प्रसिद्ध क्ले गणित संस्थान मिलेनियम पुरस्कार समस्या का अस्तित्व आधा हल किया (हालांकि, केवल अस्तित्व साबित करने से पुरस्कार की पूरी "द्रव्यमान अंतर" आवश्यकता का समाधान स्वतः नहीं होता)।
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18 सितंबर, 2026: मॉडल ने निर्माण को विस्तारित किया और फर्मियन (क्वार्क जैसे मैटर कणों) के साथ गेज क्षेत्रों को शामिल किया, जिससे चार-आयामी QCD और मानक मॉडल के महाएकीकृत पूर्णताओं की गणितीय अस्तित्व स्थापित होने का दावा किया गया।
नोबेल पुरस्कार विजेता डेविड ग्रॉस द्वारा समीक्षा
पाँच सदस्यीय भौतिकी पैनल का नेतृत्व डेविड ग्रॉस कर रहे हैं—जिन्होंने QCD में आसिम्प्टोटिक फ्रीडम की खोज के लिए 2004 का भौतिकी में नोबेल पुरस्कार साझा किया था—इसके साथ-साथ प्रसिद्ध गणितीय भौतिकीविद् आर्थर जैफ (यांग-मिल्स के लिए आधिकारिक क्ले मिलेनियम पुरस्कार समस्या कथन के सह-लेखक), माइकल डगलस, इगोर क्लेबानोव, और निकिता नेक्रासोव (2023 डैनी हेनरमन पुरस्कार विजेता)। इस समूह ने अभी के लिए कच्चे AI प्रबंधों को वापस रखने का फैसला किया है, जबकि वे स्वतंत्र रूप से कार्य की जांच करते हैं और इसकी रिपोर्ट तैयार करते हैं।
एकेडमिक शेपर्ड मॉडल और लीन 4 वेरिफिकेशन
तीन प्रमुख दावों का एक साथ जारी होना आधुनिक विज्ञान में बढ़ते हुए बंदबंदी को उजागर करता है: जटिल AI पाठ्यपुस्तकों का निर्माण अब मानव विशेषज्ञों को उनकी सत्यापन के लिए आवश्यक समय से कहीं कम समय लेता है। 2026 के अक्टूबर के प्रारंभ में, OpenAI ने 700 से अधिक प्रयोगात्मक AI-उत्पादित गणित नोट्स जारी किए, जिससे गणितज्ञों ने पारंपरिक सहकर्मी समीक्षा को भारी बनाने की चिंता के कारण विरोध व्यक्त किया।
अनुमानित दावों से जर्नल्स को भरने से बचने के लिए, OpenAI ने अपने शैक्षणिक सहयोगों के लिए चार शासन सिद्धांतों का वर्णन किया:
| शासन सिद्धांत | मूल प्रतिबद्धता | शोधकर्ताओं के लिए व्यावहारिक अर्थ |
| 1. पारदर्शिता | शून्य गोपनीयता समझौते (NDAs) | बाहरी विद्वान बिना किसी प्रतिबंध के कार्य पर चर्चा कर सकते हैं, आंतरिक खोजों को साझा कर सकते हैं और आलोचनाएँ या खंडन प्रकाशित कर सकते हैं। |
| 2. कोई अकादमिक क्रेडिट नहीं | कोई एआई या कॉर्पोरेट लेखन का दावा नहीं | OpenAI अपने मॉडल्स के लिए कोई शैक्षणिक लेखकत्व या प्राथमिकता नहीं चाहता (सितंबर 2026 के मिलेनियम पुरस्कारों का दावा न करने के अपने प्रतिबद्धता के अनुरूप)। |
| 3. पहचान | मानव व्याख्याताओं के लिए श्रेय | शैक्षणिक कार्य समूह अपने द्वारा लिखे गए स्पष्टीकरणों के लिए पूर्ण मान्यता प्राप्त करते हैं और पूर्व की मानव शोध को उचित रूप से संदर्भित करने का ध्यान रखते हैं। |
| 4. स्वतंत्रता | स्वैच्छिक और अनुदानित समीक्षा | समीक्षकों को OpenAI से कोई व्यक्तिगत प्रतिफल नहीं मिलता, जिससे उनके निष्कर्ष कंपनी के प्रभाव से स्वतंत्र बने रहते हैं। |
लीन वेरिफिकेशन क्यों मायने रखता है
गणित (स्थानीय चिकनाई) और कंप्यूटर विज्ञान (ETH) के परिणामों के लिए, ओपनएआई ने अपने प्राकृतिक भाषा के कागजातों को लीन, एक ओपन-सोर्स इंटरएक्टिव प्रमाण प्रमाणकर्ता के साथ जोड़ा, जिसका प्रारंभिक रूप से सिमोंस फाउंडेशन द्वारा समर्थन किया गया था।
लीन में, गणितीय कथन को कठोर कंप्यूटर कोड के रूप में लिखा जाता है। यदि कोई चरण तार्किक कूद या छिपी हुई कल्पना शामिल करता है, तो कोड सिर्फ संकलित नहीं होता। हालाँकि, शैक्षणिक टिप्पणीकार एक महत्वपूर्ण अंतर पर जोर देते हैं: जबकि लीन यह गारंटी देता है कि एक औपचारिक सबूत अपनी परिभाषाओं से तार्किक रूप से अनुसरण करता है, मानव विशेषज्ञों को अभी भी यह सत्यापित करना होगा कि औपचारिक कोड मूल गणितीय प्रश्न को विश्वसनीय ढंग से पकड़ता है। उदाहरण के लिए, 7 अक्टूबर, 2026 को, OpenAI ने समस्या के सूत्रण में एक साइन त्रुटि की खोज के बाद अपने openai/math भंडार से तीन पहले के हस्तलिखित प्रतिलिपियाँ हटा दीं।
यही औपचारिक सत्यापन प्रौद्योगिकी वेब3 और क्रिप्टोकरेंसी उद्योग के लिए बढ़ते हुए मूलभूत हो रही है। उच्च-विश्वसनीय ब्लॉकचेन परितंत्र, जीरो-ज्ञान वर्चुअल मशीनें (zkVMs), और संस्थागत DeFi प्रोटोकॉल Lean 4 जैसे इंटरएक्टिव प्रमेय प्रूवर्स पर निर्भर करते हैं ताकि सुनिश्चित किया जा सके कि स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट और क्रिप्टोग्राफिक सर्किट का दुरुपयोग नहीं किया जा सकता। यदि AI मॉडल जटिल तर論 को सत्यापित Lean कोड में विश्वसनीय ढंग से अनुवाद कर सकते हैं, तो स्वचालित स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ऑडिट और औपचारिक प्रोटोकॉल सत्यापन पर नीचे की ओर प्रभाव काफी हो सकता है।
निष्कर्ष
अक्टूबर 2026 में OpenAI की घोषणा AI-सहायता वाली वैज्ञानिक खोज के लिए एक महत्वपूर्ण परीक्षण है। आंतरिक तर्क मॉडलों को Lean औपचारिक सत्यापन के साथ जोड़कर और गणित, जटिलता सिद्धांत और क्वांटम भौतिकी में प्रमुख दावों की निगरानी Impagliazzo, Paturi, Williams और Gross जैसे स्वतंत्र विशेषज्ञों को सौंपकर, इस पहल ने सीमांत AI को साधारण बेंचमार्क से परे ले जाया है। हालाँकि, इन सिद्धांतों को स्थिर वैज्ञानिक तथ्य माने जाने से पहले कई महीनों की कठोर शैक्षणिक समीक्षा की आवश्यकता है, लेकिन स्वचालित प्रमेय सिद्धि और खुली सत्यापन का संगम सैद्धांतिक शोध और उच्च-विश्वसनीय क्रिप्टोग्राफिक प्रणालियों के लिए एक शक्तिशाली पूर्वाग्रह स्थापित करता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
अक्टूबर 2026 में घोषित 3 ओपनएआई वैज्ञानिक उपलब्धियाँ क्या हैं?
26 अक्टूबर, 2026 को, ओपनएआई ने घोषणा की कि उसके आंतरिक मॉडलों ने तीन प्रमुख सैद्धांतिक परिणाम प्राप्त किए: (1) प्रत्येक आयाम में सोगे के स्थानीय स्मूथिंग अनुमान का सबूत, जिसने काकेया अनुमान को भी हल कर दिया। (2) एक निर्धारित उप-घातीय एल्गोरिदम जो कंप्यूटर विज्ञान में घातीय समय परिकल्पना (ETH) को खारिज करता है। (3) चार आयामी बार्हिक क्वांटम क्षेत्र सिद्धांतों, जिसमें क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स (QCD) शामिल है, के लिए एक गणितीय अस्तित्व प्रमाण।
क्या एक्सपोनेंशियल टाइम हाइपोथेसिस को खारिज करने से बिटकॉइन या क्रिप्टो एन्क्रिप्शन टूट जाता है?
नहीं। यहां तक कि अगर ETH का खंडन स्वतंत्र कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा पुष्टि किया जाए, तो इससे P = NP साबित नहीं होता और क्रिप्टोग्राफिक कुंजियों को तोड़ने में सक्षम एक त्वरित व्यावहारिक सॉल्वर भी नहीं बनता। ब्लॉकचेन हैशिंग (SHA-256) और डिजिटल हस्ताक्षर औसत-मामले की क्रिप्टोग्राफिक कठिनाई पर निर्भर करते हैं, बल्कि सर्वाधिक-मामले 3-SAT सीमाओं पर नहीं, और OpenAI ने उल्लेख किया कि इसका सैद्धांतिक परिणाम तुरंत वास्तविक-दुनिया के रनटाइम स्पीडअप प्रदान नहीं करता।
क्या इन एआई-उत्पादित साबितियों की वैज्ञानिक समुदाय द्वारा पुष्टि की गई है?
अभी नहीं। जबकि OpenAI ने GitHub पर गणित और कंप्यूटर विज्ञान के दावों के लिए मशीन-जांचित Lean सबूत जारी किए हैं, बाहरी विद्वानों को अभी भी यह सत्यापित करना होगा कि औपचारिक कोड मूल अनुमानों का सटीक प्रतिनिधित्व करता है। कंप्यूटर विज्ञान समीक्षा समूह ने स्पष्ट रूप से कहा है कि उनकी भागीदारी एक स्वतंत्र परीक्षा है, जो कि समर्थन नहीं है, और नोबेल पुरस्कार विजेता डेविड ग्रॉस द्वारा नेतृत्व किए जा रहे भौतिकी समूह अभी भी QCD प्रबंधों का मूल्यांकन कर रहे हैं।
OpenAI स्वतंत्र शैक्षणिक सत्यापन का वित्तपोषण कैसे कर रहा है?
अपने अनुदानरहित, NDA-मुक्त "शैक्षणिक गाइड" कार्य समूहों के साथ-साथ, ओपनएआई ने अक्टूबर 2026 में घोषित एक $15 मिलियन के संयुक्त पहल (एंथ्रोपिक के साथ) के हिस्से के रूप में सिमोंस फाउंडेशन को $5 मिलियन का योगदान दिया, जिसका उद्देश्य वैज्ञानिकों को एआई-उत्पन्न सबूतों का मूल्यांकन करने में मदद करने वाले शैक्षणिक कार्यशालाओं, सम्मेलनों और उपकरणों को वित्तपोषित करना है।
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यह सामान्य बाजार सूचना, जो संभवतः तीसरे पक्ष, वाणिज्यिक या प्रायोजित स्रोतों से आई है, केवल संदर्भ और शैक्षिक उद्देश्यों के लिए प्रदान की गई है और यह वित्तीय या निवेश सलाह, एक ऑफर, आमंत्रण या गारंटी नहीं है। हम इसकी सटीकता, पूर्णता, विश्वसनीयता और किसी भी परिणामस्वरूप हुए नुकसान के लिए जिम्मेदारी स्वीकार नहीं करते हैं। निवेश/व्यापार जोखिम भरा है; अतीत का प्रदर्शन भविष्य के परिणामों की गारंटी नहीं देता है। उपयोगकर्ताओं को अनुसंधान करना चाहिए, सावधानी से मूल्यांकन करना चाहिए और पूरी जिम्मेदारी लेनी चाहिए। अधिक विवरण के लिए, कृपया KuCoin के उपयोग के नियम और जोखिम अवगति को संदर्भित करें।
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