OpenAI a publié d'un coup des solutions d'IA à 377 problèmes difficiles de mathématiques et de physique, toutes produites par un seul agent à partir d'une seule requête avec un modèle de pointe non encore public, selon Scientific American.
Parmi les manuscrits de mathématiques publiés par OpenAI le 6 octobre, un article de 31 pages affirme démontrer entièrement la conjecture de Cannon, accompagné d'une vérification formelle en Lean.
Une version de recherche non publiée de Claude a fait passer de 41,6 % à 67,2 % une borne zêta liée à l'hypothèse de Riemann, selon un article publié le 5 octobre sur le site de recherche d'Anthropic et repris par Ground News le 7 octobre.
Six spécialistes des sciences cognitives publient une preuve formelle, le « théorème d'Ingenia » : même avec des données parfaites, atteindre une IA de niveau humain par l'apprentissage est un problème NP-difficile, ce qui fragilise le récit d'une AGI inévitable par la mise à l'échelle.
Edgar Dobriban, professeur associé à la Wharton School, a utilisé GPT-5.6 Sol Pro pour réfuter une conjecture des tests d'hypothèses multiples qui tenait depuis environ 20 ans, et a publié le résultat en préprint sur arXiv, seul auteur.
En 1946, Paul Erdős a posé le problème des distances unitaires : parmi n points du plan, combien de paires peuvent être à une distance exactement égale à 1 ? Pendant près de 80 ans, on a cru la grille carrée optimale. OpenAI annonce que son modèle de raisonnement interne a produit la première preuve par contre-exemple entièrement autonome.
OpenAI a publié un ensemble de résultats mathématiques générés par un modèle de pointe interne : 722 manuscrits et 372 « familles de résultats » couvrant la théorie des nombres, l'algèbre, la topologie, la logique et l'informatique théorique. Le modèle se serait attaqué à environ 4 000 problèmes ouverts, et les résultats retenus ont été compilés et publiés.