OpenAI, yüzlerce açık probleme çözüm iddiası içeren 722 matematik ön baskısı yayımladı

Neler yayımlandı

OpenAI, openai/math adresindeki herkese açık bir GitHub deposunda, 10 Eylül ile 6 Ekim 2026 tarihlerini taşıyan yüzlerce ön baskı makaleden oluşan geniş bir matematik araştırması kümesi yayımladı. The Verge'e göre yayım, ilgili makaleleri bir araya getiren 372 "sonuç ailesinde" gruplanmış 722 metinden oluşuyor ve bu çalışma henüz yayımlanmamış bir frontier model tarafından üretilmiş.

Sonuçları sorumlu bir şekilde iletmeye yardımcı olmak üzere kurulmuş bağımsız bir matematikçiler organı olan Matematik ve Yapay Zeka Danışma Grubu (AGMAI), bu kümenin "yüzlerce" açık soruna çözüm içerdiğini söylüyor. Bu rakam, OpenAI'nin Eylül ayında modelinin "matematiğin çoğu alanında 100'den fazla köklü açık problemi çözdüğünü" ifade ettiği iddiayı genişletiyor. Yayım, Hacker News üzerinde geniş ilgi gördü ve kabaca 700 kanıt ve karşı örnek ön baskısının birden yayımlanması olarak tartışıldı.

İçinde neler var

Deponun dizin listesi, kombinatorik, cebir, operatör cebirleri, geometrik grup teorisi, analiz ve teorik bilgisayar bilimi alanlarındaki köklü sorulara bir tur gibi okunuyor. birçok başlık açık karşı örnekler: karakteristik iki ve tek karakteristikte Kaplansky'nin direkt sonluluk varsayımı, Kurosh'un bölme halkası problemi, Ryser'nin örtme varsayımı, Wall'ın D2 problemi, Hadwiger varsayımı, Sidorenko varsayımı ve ZFC'de Naimark problemi dahil olmak üzere daha birçokları.

Diğer girdiler ise olumlu sonuçlar; bunlara cyclik polytabloid'ler üzerinden Saxl varsayımının bir kanıtı, Cannon varsayımının modül temelli bir kanıtı, genel graflarda mükemmel eşleşmeler için tam polinomiyal randomize yaklaşım şeması ve n log n'in altında bir tamsayı çarpma algoritması dahil — depo, OpenAI imzalı ve 23 Eylül 2026 tarihli o makale için standart bir BibTeX atfı sağlıyor.

The Verge, makalelerin yanısıra OpenAI'nin modelin akıl yürütmesinin özetlerini, tüketilen hesaplama gücü tahminlerini ve kaç probleme girişildiğine dair istatistikleri de eklediğini bildiriyor. Şirket, "ortalama bir sonucun" üretilmesi için ChatGPT Pro'nun üç saatlik düşünmesine denk bir süre gerektiğini iddia ediyor.

AGMAI yönergeleri

Yayım, Eylül sonunda yayımlanan AGMAI'nin ilk tavsiye setinin ardından geldi. The Verge'e göre grup, yapay zeka laboratuvarlarını matematiksel sonuçları hızlı biçimde ve mümkün olduğunca yerleşik akademik kanallardan yayımlamaya, bu sırada model adını, kullanılan prompt'ları ve hesaplama maliyetlerini açıklamaya çağırdı. Grup ayrıca şirketlerden "matematiksel sonuçların yayımlanmasını modellerini tanıtmak için bir pazarlama aracı olarak görmemelerini" istedi ve bu uygulamanın matematik topluluğuna zarar verdiği gerekçesini ileri sürdü.

OpenAI sürecini, sonuçları makale revizyonları ve atıflar için protokollere sahip bir GitHub deposunda yayımlamak olarak tanımladı ve komitenin yönergelerini karşılayacak diğer topluluk tarafından barındırılan alternatifleri araştırdığını söyledi. Şirket, gelecekteki yayımlar için makalelerin atıf, anlatım ve sunum kalitelerini iyileştirmeyi amaçladığını belirtti.

Tepkiler ve açık sorular

Matematikçiler haftalarca bu tür sonuçları bekliyordu, ancak The Verge'nin belirttiği gibi OpenAI daha önce hangi problemlerin çözüldüğünü ya da makalelerin ne zaman ortaya çıkacağını söylememişti. Topluluk artık tipik bir bireysel araştırma çıktısından çok daha büyük bir çalışma bütününü doğrulamak ve hazmetmek zorunda olduğundan, tam etkisinin değerlendirilmesi zaman alacak. Yayım ayrıca OpenAI ve Anthropic gibi rakip laboratuvarlardan gelen, Bir Milenyum Ödülü problemiyle ilgili sonuçlar da içeren, hızla büyüyen yapay zeka üretimi matematik yığınına eklenecek.

Bu duyuruların hızı, özellikle yapay zeka şirketlerinin sistemlerinin üzerine inşa ettiği insan matematikçilerin önceki çalışmalarına nasıl atıf yaptıkları konusunda araştırma etiği ve akademik davranış üzerine bir tartışma başlattı. Bu yayımın AGMAI yönergelerini karşılayıp karşılamadığı — ve kanıtların inceleme altında ne kadar hızlı ayakta kalacağı — gelecekteki kümelerin nasıl karşılanacağını şekillendirecek.

Neden önemli

Tek bir deponun yüzlerce açık soruna çözüm iddiasında bulunması, yapay zeka destekli matematiğin ölçeğinde bir sıçramaya işaret ediyor ve bu, temelindeki model henüz halka açık olmadan geliyor. Darboğaz artık kanıt üretmekten onları doğrulamaya kayıyor; bu da hakem değerlendirmesi, atıf normları ve akademik teşvikler üzerinde yeni bir baskı yaratıyor. Topluluğun bu kümeyle nasıl başa çıktığı ve AGMAI çerçevesinin ayakta kalıp kalmayacağı, makine üretimi araştırmanın bilimsel kayda nasıl gireceğine dair emsal oluşturacak.