Estamos lanzando una amplia gama de nuevos resultados matemáticos producidos por un modelo interno de frontera.
Mientras buscamos mejorar la forma en que compartimos los resultados con la comunidad de matemáticas, hemos consultado al Grupo Asesor sobre Matemáticas e Inteligencia Artificial del Instituto de Estudios Avanzados>(se abre en una nueva ventana) para desarrollar buenas prácticas. También hemos tomado en consideración sus consejos y recomendaciones públicas>(se abre en una nueva ventana) para determinar cómo divulgamos estos resultados.
Para esta versión, publicaremos los resultados en un repositorio de GitHub, con protocolos para las revisiones del artículo y las citas. Seguiremos explorando otras alternativas gestionadas por la comunidad para esta versión, que cumplan con las directrices del comité. Para las versiones futuras, estamos comprometidos a mejorar aún más la calidad de los artículos a través de las citas, la exposición matemática y la presentación de los resultados, para lograr una mejor comprensión.
Como parte de nuestro repositorio de GitHub, estamos compartiendo formalizaciones de muchas de las demostraciones en Lean, un lenguaje de programación que permite que las demostraciones matemáticas sean verificadas por un ordenador. Actualizaremos el repositorio con más formalizaciones a medida que las obtengamos.
Para promover la transparencia y la apertura científica, también publicamos detalles adicionales sobre cómo obtuvimos los resultados en el repositorio. Estos incluyen 10 resúmenes del razonamiento del modelo, estimaciones del tiempo de computación en términos de uso de Pro en ChatGPT, y estadísticas sobre el número de problemas intentados. El resultado promedio utilizó un tiempo de computación equivalente a aproximadamente tres horas de pensamiento con ChatGPT Pro.
Queremos que este progreso impulse los límites del conocimiento humano y permita un avance adicional en las matemáticas. Financiaremos una serie de talleres, conferencias y programas especiales relacionados con la comprensión de los principales resultados obtenidos por la IA; compartiremos más información al respecto en el futuro cercano.
Queremos dotar directamente a los científicos de capacidades de vanguardia y estamos trabajando para liberar de manera responsable el modelo que produjo estos resultados. Por eso es importante continuar evaluando nuestros modelos internos en matemáticas y otras ciencias, para poder acelerar el desarrollo de las herramientas que permitan avanzar en esos campos. Seguiremos actuando según los comentarios de la comunidad y actualizaremos nuestros estándares para futuras divulgaciones de importantes avances científicos.