Thompson'un ekibi tarafından yapılan çalışma, orta 2024 ile orta 2026 arasında sınır modellerinin teorik problemlerdeki başarısının %2'den %35'e çıktığını gösterdi.
Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları
Araştırma ekibi, Aralık 2025 ile Mayıs 2026 tarihleri arasında çevrimiçi olarak yayınlanan araştırma makalelerindeki problemleri seçti. Bu problemler, test edilen OpenAI modellerinin (o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 ve GPT-5.5) eğitim veri setlerine dahil olmayan sonraları yayınlanan makalelerden elde edildi, böylece modeller sadece kendi yetenekleriyle çözüm üretmek zorunda kaldı. İnternet erişimi engellenerek çevrimiçi arama da önlendi. Sonuç olarak modellerin doğru çözüm oranı %2'den %35'e yükseldi ve bu ilerlemenin yavaşlayacağına dair hiçbir işaret gözlemlenmedi.
Diğer Bilim Dallarına Etkileri ve Tartışmalar
Thompson, olasılık, istatistik teorisi, ekonomik teori, yüksek enerji teorisi, çekim ve kozmoloji, kuantum fiziği gibi alanlarda da benzer dönüşümlerin beklendiğini belirtti. Aynı ay, OpenAI'nın henüz yayınlanmamış bir modelinin Navier-Stokes denklemlerini çözdüğü duyuruldu; bu durum, NYU'da çalışan bir matematikçinin Anthropic ile ilişkili bir akademikle ilgili bir cazibe talep etmesiyle tartışmalı hale geldi. OpenAI daha sonra yüzlerce uzun süre çözülemesi zor matematik probleminde çözüm duyurdu ve bu durum matematikçiler arasında AI kullanımında sınırlama talepleriyle bir crise yol açtı. Bazı araştırmacılar, teorik ilerlemenin uygulamalı bilimde ilerlemeyi tetikleyebileceğini ve AI'nın deneysel çalışmalara entegrasyonu için büyük laboratuvarların bilimsel araştırmalarını artırdığımızı vurguladı. Manso, karmaşık problemlerde AI'nın hata yapabileceğini ve iyi fikir üretmek için insanlara yine ihtiyaç duyulacağını belirtti; OpenAI'nın bazı çözümlerini geri çektiği de söylendi.
Yorumlar (0)
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.