OpenAI ha publicado de una vez soluciones de IA a 377 problemas difíciles de matemáticas y física, todas generadas por un único agente a partir de una sola instrucción con un modelo de frontera aún no público, según Scientific American.
Entre los manuscritos de matemáticas que OpenAI publicó el 6 de octubre, un artículo de 31 páginas afirma haber demostrado por completo la conjetura de Cannon y se acompaña de una verificación formal en Lean.
Una versión de investigación aún no publicada de Claude elevó del 41,6 % al 67,2 % una cota zeta relacionada con la hipótesis de Riemann, según una entrada del 5 de octubre en el sitio de investigación de Anthropic que Ground News recogió el 7 de octubre.
Seis científicos cognitivos publicaron una demostración formal, el «teorema Ingenia»: incluso con datos perfectos, lograr una IA de nivel humano mediante aprendizaje es un problema NP-difícil, lo que deja sin respaldo el relato de que escalar lleva inevitablemente a la AGI.
Edgar Dobriban, profesor asociado de la Wharton School, usó GPT-5.6 Sol Pro para refutar una conjetura de las pruebas de hipótesis múltiples que se mantenía desde hacía unos 20 años y publicó el resultado como preprint en arXiv, con él como único autor.
En 1946 Paul Erdős planteó el problema de las distancias unitarias: con n puntos en el plano, ¿cuántos pares pueden estar a distancia exactamente 1? Durante casi 80 años se creyó que la cuadrícula era óptima. OpenAI afirma que su modelo de razonamiento interno aportó la primera demostración por contraejemplo totalmente autónoma.
OpenAI ha publicado una colección de resultados matemáticos generados por un modelo de frontera interno: 722 manuscritos y 372 «familias de resultados» que abarcan teoría de números, álgebra, topología, lógica e informática teórica. Según se informa, el modelo se enfrentó a unos 4000 problemas abiertos y se recopilaron y publicaron los resultados que sobrevivieron.