ChainCatcher کی رپورٹ کے مطابق، MTS کے ایک پوسٹ کے مطابق، OpenAI کا AI ماڈل فزکس کے شعبے میں ایک ملین ڈالر کے ملینیم پرائز مسئلے کا نصف ثابت کر چکا ہے، جس کی تائید نوبل انعام یافتہ ماہرین کی ٹیم نے کی ہے۔ MTS کے مطابق، یہ مسئلہ یانگ-میلز مسئلہ ہے۔ OpenAI نے 26 اکتوبر کو پہلی بار اس ثبوت کا اعلان کیا اور بتایا کہ ان کا ماڈل ستمبر میں یہ کام مکمل کر چکا تھا۔ جائزہ ٹیم کی صدارت نوبل انعام یافتہ ڈیوڈ گروس نے کی، جس میں ارثر جافے بھی شامل ہیں، جنہوں نے اس ملینیم پرائز مسئلے کے اصل دستاویز کا تعاون سے تحریر کیا تھا۔ ثبوت کو Lean نامی ایک ایسی کمپیوٹر زبان میں فارملائز کیا گیا ہے جس میں ہر لائن کی تصدیق ممکن ہے۔ یانگ-میلز مسئلہ 2000ء میں قائم کردہ سات ملینیم پرائز مسائل میں سے ایک ہے، جن میں سے ہر ایک کا انعام ایک ملین ڈالر ہے؛ تک اب تک صرف ایک مسئلہ، جسے گرگوری پرلمین نے حل کیا تھا، لیکن اس نے انعام لینے سے انکار کر دیا تھا۔ MTS نے بتایا کہ اس انعام کو حاصل کرنے کے لیے، ابھی بھی "ماس گپ" ثابت کرنا ضروری ہے، اور کلے ماتھماتکس انسٹیٹیوٹ کے قواعد کے مطابق شائع ہونا اور دو سال تک تسلیم ہونا بھی ضروری ہے۔ X صارف Theo Jaffee نے بتایا کہ فزکس دان پہلے سے ہی تجرباتی سطح پر کوانٹم فیلڈ تھوری اور کوانٹم یانگ-میلز تھوری پر عمل کر رہے ہیں، لیکن ان تھوریز کے لئے ریاضیاتی فارمولائش کا فقدان موجود رہا ہے۔
اوپن اے آئی ماڈل نے یانگ-میلز مسئلے کا نصف ثبوت مکمل کر لیا ہے
Chaincatcherبانٹیں
اوپن اے آئی کا AI ماڈل، جس کی حمایت نوبل انعام یافتہ ڈیوڈ گروس کی قیادت والے ایک پینل نے کی، نے یانگ-مِلز مسئلہ کا آدھا حل نکال لیا ہے، جو فزکس کا ایک $1 ملین میلنیم انعام چیلنج ہے۔ ماڈل نے ستمبر میں ثبوت مکمل کیا اور 26 اکتوبر کو لین پر شائع کیا۔ یانگ-مِلز مسئلہ سات میلنیم انعام مسائل میں سے ایک ہے، جن میں اب تک صرف ایک حل ہوا ہے۔ انعام حاصل کرنے کے لیے، ماڈل کو ماس گیپ ثابت کرنا ہوگا اور کلے ریاضیاتی انسٹیٹیوٹ کے قواعد پر پورا اترنا ہوگا۔ یہ کامیابی تھیوریٹیکل فزکس میں مضبوط سپورٹ لیول کو ظاہر کرتی ہے اور مستقبل کے تحقیقی رجحانات کو متاثر کر سکتی ہے۔ باقی ثبوت اکادمک اور سائنسی دائرہ جات میں اہم سپورٹ اور رزسٹنس کا سامنا کرے گا۔
ذریعہ:اصل دکھائیں۔
اعلان دستبرداری: اس صفحہ پر معلومات تیسرے فریق سے حاصل کی گئی ہوں گی اور یہ ضروری نہیں کہ KuCoin کے خیالات یا خیالات کی عکاسی کرے۔ یہ مواد کسی بھی قسم کی نمائندگی یا وارنٹی کے بغیر صرف عام معلوماتی مقاصد کے لیے فراہم کیا گیا ہے، اور نہ ہی اسے مالی یا سرمایہ کاری کے مشورے کے طور پر سمجھا جائے گا۔ KuCoin کسی غلطی یا کوتاہی کے لیے، یا اس معلومات کے استعمال کے نتیجے میں کسی بھی نتائج کے لیے ذمہ دار نہیں ہوگا۔
ڈیجیٹل اثاثوں میں سرمایہ کاری خطرناک ہو سکتی ہے۔ براہ کرم اپنے مالی حالات کی بنیاد پر کسی پروڈکٹ کے خطرات اور اپنے خطرے کی برداشت کا بغور جائزہ لیں۔ مزید معلومات کے لیے، براہ کرم ہماری استعمال کی شرائط اور خطرے کا انکشاف دیکھیں۔