OpenAIs universelles LLM löst Erdős-Problem, das seit 1946 offen war
OpenAI-Forscher Noam Brown bestätigte, dass ein universelles Sprachmodell — ohne mathematische Spezialisierung und ohne speziellen Scaffold — das Erdős-Einheitsdistanzproblem in der Ebene gelöst hat, eine offene Vermutung seit 1946. Brown stellte klar: Das Modell wurde nicht gezielt auf dieses Problem ausgerichtet, ist kein Scaffold, und OpenAI hat es bei offenen Problemen noch nicht an seine Grenzen geführt. Priorität sei die breite Verfügbarkeit des Modells. Das Ergebnis ist unabhängig von DeepMinds gleichzeitiger AlphaProof-Nexus-Arbeit.
Warum das relevant ist
Ein universelles LLM — ohne domänenspezifische Architektur — das ein 80 Jahre altes offenes Problem löst, sendet ein fundamental anderes Leistungssignal als spezialisierte Theorembeweiser. Dass zwei unabhängige Labore am selben Tag vergleichbare Ergebnisse erzielen, markiert eine qualitative Sprungstelle im mathematischen Schlussfolgern durch KI.