GPT-5.6 решил 50-летнюю математическую гипотезу за час — именно столько понадобилось модели Sol Ultra от OpenAI, чтобы найти доказательство гипотезы о двойном покрытии циклами, задачи из теории графов, над которой безуспешно бились полвека. Заявление прозвучало 10 июля, на следующий день после публичного запуска модели, и пока доказательство проходит проверку у математиков — но сам метод уже выглядит переворотом в том, как ИИ может делать науку.
Какую задачу решает ИИ: гипотеза и ее важность
Гипотезу о двойном покрытии циклами независимо предложили Джордж Секереш в 1973 году и Пол Сеймур в 1979-м (среди авторов называют также Татта и пару Итаи-Родех). Формулировка обманчиво проста: в любом графе без мостов — то есть без ребер, чье удаление разваливает граф на куски — найдется набор циклов, покрывающий каждое ребро ровно дважды. За 50 лет гипотезу доказали для частных случаев — планарных графов, кубических графов с правильной трехцветной раскраской, графов без подразделения графа Петерсена. Но общий случай упирался в снарки — особый класс графов, для которого не работают стандартные приемы теории графов. Все попытки полного доказательства рано или поздно разваливались при проверке.
ИИ прорыв: как GPT-5.6 нашел решение
По словам сотрудника OpenAI Итана Найта, модель справилась меньше чем за час, задействовав 64 параллельных сабагента. Доказательство заняло всего три страницы и построено на классических инструментах конца 1970-х — начала 1980-х: сведении к кубическим графам, теореме о 8-потоке Килпатрика и Джагера и переразметке ребер через линейную алгебру. Никакой новой теории — только комбинация известной техники, мимо которой прошли поколения специалистов, включая авторов самой гипотезы. Это и есть главный AI-прорыв в этой истории: не новое знание, а способность быстро перебрать и состыковать уже существующее.
Как эффективнее решить задачу с помощью ИИ: промпт, лишивший модель путей отступления
Самое интересное для практика — не сама гипотеза, а то, как ей ставили задачу. Модели прямо сказали: считай, что полное доказательство существует. Запретили возвращаться с частичными результатами, сведением к другим недоказанным гипотезам, объяснениями «почему это трудно» и даже с фразой «проблема открыта». Гуглить решение — тоже нельзя. По сути, у GPT-5.6 отобрали все стандартные лазейки, которыми обычно заканчиваются такие сессии с ИИ.
Вторая часть промпта управляла роем агентов: 64 экземпляра стартовали независимо, чтобы не скатиться в одну красивую, но тупиковую идею, велся реестр заблокированных направлений, а каждое доказательство-кандидат сразу атаковали adversarial-агенты, ищущие типовые ошибки.
ИИ помогает решить задачу: что это значит для тебя
Если ты используешь ИИ для работы или исследований, вывод простой: качество результата решает не только модель, но и то, как ты формулируешь задачу. Убрать у модели возможность «сдаться» на полпути, заставить её держаться цели и добавить второй слой проверки — рабочий прием, который можно применять уже сейчас, а не только для научных открытий. Автоматизация исследований с помощью роя агентов, атакующих друг друга критикой, — это шаблон, который стоит взять на вооружение для любых сложных многошаговых задач, будь то код, аналитика или юридический разбор.
Комментарии 0