Я вам столько рассказывал про великие достижения фронтирных LLM, что самому захотелось попробовать. Чем я хуже Дмитрия Рыбина, в конце концов, что ж я "you should do a breakthrough" не смогу написать?..
Пока оказывается, что я всё-таки хуже описанных на прошлой неделе трёх случаев в том смысле, что нет у меня такой же невероятной интуиции о том, какая известная гипотеза может упасть под натиском современных моделей. Из моих самостоятельных поисков с совсем другими гипотезами пока ничего суперкрутого не получилось.
Но зато получилось воспользоваться интуицией Дмитрия Рыбина! :) Один из долгих разговоров с Claude Fable и GPT 5.6 привёл к тому, что мы смогли существенно улучшить его нижнюю оценку на overload при переходе к неделимым потокам в графах, то есть придумать новую систему контрпримеров к гипотезе Диница — Гарга — Гёманса. И вот сегодня я ещё раз всё внимательно проверил, записал, выложил результат к себе в репозиторий и подал на arXiv.
В последнее время arXiv у меня уже два раза отправлял статьи on hold, и первая из них лежит on hold уже полтора месяца (!). Я не уверен точно, что это значит, вероятно, хотят проверить, не LLM ли статью написала (интересно как?). Уверен, что это arXiv не против меня лично что-то имеет — за эти полтора месяца я ещё три статьи туда выложил вполне успешно — но эта тоже может случайно оказаться on hold.
Так что выкладываю текст, поданный на arXiv, сразу же и в репозиторий:
A Planar Lower Bound 1.1397... > 9/8 for Cost-Preserving Single-Source Unsplittable Flows
Любая внешняя пара глаз крайне приветствуется. Здесь рассуждения всё ещё очень простые, и я вроде бы действительно всё от начала до конца внимательно проверил, но чёрт его знает, ошибаются и LLM, и люди, и тем более люди, заинтересованные в том, чтобы результат таки получился.
Разумеется, там есть и такой раздел:
#research #math #ai #publications
Пока оказывается, что я всё-таки хуже описанных на прошлой неделе трёх случаев в том смысле, что нет у меня такой же невероятной интуиции о том, какая известная гипотеза может упасть под натиском современных моделей. Из моих самостоятельных поисков с совсем другими гипотезами пока ничего суперкрутого не получилось.
Но зато получилось воспользоваться интуицией Дмитрия Рыбина! :) Один из долгих разговоров с Claude Fable и GPT 5.6 привёл к тому, что мы смогли существенно улучшить его нижнюю оценку на overload при переходе к неделимым потокам в графах, то есть придумать новую систему контрпримеров к гипотезе Диница — Гарга — Гёманса. И вот сегодня я ещё раз всё внимательно проверил, записал, выложил результат к себе в репозиторий и подал на arXiv.
В последнее время arXiv у меня уже два раза отправлял статьи on hold, и первая из них лежит on hold уже полтора месяца (!). Я не уверен точно, что это значит, вероятно, хотят проверить, не LLM ли статью написала (интересно как?). Уверен, что это arXiv не против меня лично что-то имеет — за эти полтора месяца я ещё три статьи туда выложил вполне успешно — но эта тоже может случайно оказаться on hold.
Так что выкладываю текст, поданный на arXiv, сразу же и в репозиторий:
A Planar Lower Bound 1.1397... > 9/8 for Cost-Preserving Single-Source Unsplittable Flows
Любая внешняя пара глаз крайне приветствуется. Здесь рассуждения всё ещё очень простые, и я вроде бы действительно всё от начала до конца внимательно проверил, но чёрт его знает, ошибаются и LLM, и люди, и тем более люди, заинтересованные в том, чтобы результат таки получился.
Разумеется, там есть и такой раздел:
AI use. This counterexample and its accompanying theoretical evaluation have been produced in close collaboration with frontier LLMs, specifically GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5, and Claude Opus 5. While I cannot boast the same kind of "chad prompting" as Dmitry Rybin (his discussion contained four short prompts, including the now-famous "You should do a breakthrough"), as my discussions took longer and were more involved, I would like to express my respect for and amazement at the capabilities of frontier AI models. This is their work much more than my own.
#research #math #ai #publications