Google представили агента, который решает научные проблемы в математике
ИИ становится мультипликатором силы для учёных: берёт на себя поиск литературы, верификацию, рутинные вычисления.
Главное - способность связывать разрозненные области через глубинные паттерны. Раньше это было прерогативой редких людей ученых полиматов.
Google DeepMind опубликовали 2 статьи о том, как Gemini Deep Think - их модель глубокого рассуждения решает не соревновательные задачи, а настоящие исследовательские проблемы в математике, физике и компьютерных науках.
Deep Think - это больше вычислений на этапе рассуждения, а не больше параметров или данных.
ИИ-агент Aletheia, построенный на Gemini Deep Think:
1. генерирует доказательства, проверяет их на естественном языке, исправляет ошибки/ признаёт провал
2. Ищет по литературе (Google Search + браузинг), избегает фейковых ссылок
3. Итеративно думает
Результаты Aletheia в чистой математике:
• написана полностью научная статья по арифметической геометрии без участия человека
•автономный анализ 700 открытых проблем из базы гипотез Эрдёша - 4 решены без участия человека, включая Erdős-1051, которая привела к обобщению в отдельной статье
• несколько коллаборативных статей с математиками, отправленные в журналы.
Результаты в компьютерных науках и физике
В компьютерных науках:
- Max-Cut и задача Штейнера - классика алгоритмов, где годы не было прогресса. Gemini решил тупики, применив теоремы из совсем других областей.
- 10-летняя гипотеза 2015 года в онлайн-оптимизации субмодулярных функций: все считали, что одно свойство потоков данных очевидно верно. Gemini построил точный контрпример всего из 3 элементов и доказал, что эксперты ошибались.
В физике:
- Космические струны: сложные интегралы с сингулярностями для расчёта гравитационного излучения. Gemini нашёл новое решение через полиномы Гегенбауэра.
Теперь Gemini 3 Deep Think доступен подписчикам AI Ultra и впервые через API (ранний доступ по заявке).
Как думаете, через 1–2 года такие агенты закроют всю базу Эрдёша? Скоро ли будут прорывы уровня Нобеля?
ИИ становится мультипликатором силы для учёных: берёт на себя поиск литературы, верификацию, рутинные вычисления.
Главное - способность связывать разрозненные области через глубинные паттерны. Раньше это было прерогативой редких людей ученых полиматов.
Google DeepMind опубликовали 2 статьи о том, как Gemini Deep Think - их модель глубокого рассуждения решает не соревновательные задачи, а настоящие исследовательские проблемы в математике, физике и компьютерных науках.
Deep Think - это больше вычислений на этапе рассуждения, а не больше параметров или данных.
ИИ-агент Aletheia, построенный на Gemini Deep Think:
1. генерирует доказательства, проверяет их на естественном языке, исправляет ошибки/ признаёт провал
2. Ищет по литературе (Google Search + браузинг), избегает фейковых ссылок
3. Итеративно думает
Результаты Aletheia в чистой математике:
• написана полностью научная статья по арифметической геометрии без участия человека
•автономный анализ 700 открытых проблем из базы гипотез Эрдёша - 4 решены без участия человека, включая Erdős-1051, которая привела к обобщению в отдельной статье
• несколько коллаборативных статей с математиками, отправленные в журналы.
Результаты в компьютерных науках и физике
В компьютерных науках:
- Max-Cut и задача Штейнера - классика алгоритмов, где годы не было прогресса. Gemini решил тупики, применив теоремы из совсем других областей.
- 10-летняя гипотеза 2015 года в онлайн-оптимизации субмодулярных функций: все считали, что одно свойство потоков данных очевидно верно. Gemini построил точный контрпример всего из 3 элементов и доказал, что эксперты ошибались.
В физике:
- Космические струны: сложные интегралы с сингулярностями для расчёта гравитационного излучения. Gemini нашёл новое решение через полиномы Гегенбауэра.
Теперь Gemini 3 Deep Think доступен подписчикам AI Ultra и впервые через API (ранний доступ по заявке).
Как думаете, через 1–2 года такие агенты закроют всю базу Эрдёша? Скоро ли будут прорывы уровня Нобеля?