OpenAI заявила о решении одной из семи “задач тысячелетия”

OpenAI объявила о решении одной из семи “задач тысячелетия” - проблемы Навье-Стокса, которая описывает движение жидкостей и оставалась нерешенной на протяжении 90 лет. Компания использовала систему из 10 000 “координирующих агентов” на базе своей внутренней ИИ-модели. Агенты имели доступ к кешированной версии интернета и могли запускать код, работая группами с возможностью внутренней коммуникации. Решение было найдено 5 сентября примерно через 88 часов после запуска первых агентов, уточняет CNBC.

Пока ИИ решает математические задачи за считанные часы, алгоритмические трейдеры тоже ищут преимущество в скорости и надежности данных. Доступ к MOEX, NYSE, NASDAQ через единый API с задержкой от 7 мс позволяет создавать высокочастотные стратегии без лишних посредников. 

Проблема Навье-Стокса - одна из семи задач, за решение которых Математический институт Клэя предлагает премию в 1 млн долларов. Институт пока не комментировал заявление OpenAI.

Однако работа OpenAI вызвала вопросы у профессора математики Нью-Йоркского университета Тристана Бакмастера. Он заявил, что вместе с математиком Левентом Альпёге, (который работает в конкурирующей компании Anthropic, лично работал над этой задачей. По словам Бакмастера, Альпёге получал “подсказки” о том, что информация об их прогрессе передавалась в OpenAI, а путь компании к решению оказался схожим с их собственной работой, что, по его мнению, “не является направлением, к которому можно прийти за несколько дней, просто дав модели условие задачи”.

Бакмастер также усомнился, обучались ли модели OpenAI на их сессиях в Codex или имели к ним доступ. При этом он подчеркнул, что не видел доказательств OpenAI и не знает, использовались ли их данные.

В OpenAI заявили, что начали работу над проблемой 1 сентября после “слуха о прогрессе”, который, как позже выяснилось, относился к работе Альпёге и Бакмастера. Компания утверждает, что исследователи и агенты не видели их работу до публичного релиза, и никакие данные пользователей не использовались. При этом OpenAI не исключает, что обезличенные данные, полученные от использования их продуктов, могли помочь в улучшении моделей.