A OpenAI divulgou de uma só vez soluções de IA para 377 problemas difíceis de matemática e física, todas geradas por um único agente a partir de um único prompt, com um modelo de fronteira ainda não público, segundo a Scientific American.
Entre os manuscritos de matemática divulgados pela OpenAI em 6 de outubro, um artigo de 31 páginas afirma provar por completo a conjectura de Cannon, acompanhado de verificação formal em Lean.
Uma versão de pesquisa ainda não lançada do Claude elevou de 41,6% para 67,2% um limite zeta ligado à hipótese de Riemann, segundo uma publicação de 5 de outubro no site de pesquisa da Anthropic, agregada pelo Ground News em 7 de outubro.
Seis cientistas cognitivos publicaram uma prova formal, o "teorema de Ingenia": mesmo com dados perfeitos, alcançar IA de nível humano por aprendizado é um problema NP-difícil, o que deixa sem respaldo a narrativa de que escalar leva inevitavelmente à AGI.
Edgar Dobriban, professor associado da Wharton School, usou o GPT-5.6 Sol Pro para refutar uma conjectura de testes de hipóteses múltiplas que se mantinha havia cerca de 20 anos e publicou o resultado como preprint no arXiv, como único autor.
Em 1946, Paul Erdős propôs o problema das distâncias unitárias: entre n pontos no plano, quantos pares podem estar a distância exatamente 1? Por quase 80 anos, acreditou-se que a malha quadrada era ótima. A OpenAI afirma que seu modelo de raciocínio interno produziu a primeira prova por contraexemplo totalmente autônoma.
A OpenAI divulgou uma coleção de resultados matemáticos gerados por um modelo de fronteira interno: 722 manuscritos e 372 «famílias de resultados» que abrangem teoria dos números, álgebra, topologia, lógica e ciência da computação teórica. Segundo relatos, o modelo enfrentou cerca de 4.000 problemas em aberto, e os resultados que sobreviveram foram compilados e publicados.