Google DeepMind ha presentado un nuevo marco matemático llamado AlphaProof Nexus. Este sistema logró resolver de forma independiente nueve problemas abiertos de la lista del famoso matemático Paul Erdős. Algunos de ellos habían permanecido sin solución durante más de medio siglo. El sistema también demostró 44 hipótesis de la Enciclopedia en línea de secuencias de enteros (OEIS) y resolvió un problema de 15 años de antigüedad en geometría algebraica. Así lo informa Ixbt.com .
La característica principal del sistema AlphaProof Nexus es la integración del modelo de lenguaje Gemini 3.1 Pro con el sistema de verificación matemática formal Lean. A diferencia de los LLM estándar, este sistema genera pruebas paso a paso en el lenguaje de programación Lean en lugar de en lenguaje natural. Cada paso es verificado automáticamente por un compilador. Si ocurre un error, Lean devuelve un mensaje preciso y el modelo aprende de él para el siguiente intento. Este enfoque evita que la IA cometa errores lógicos (alucinaciones).
Según los investigadores, el costo computacional para resolver un solo problema ascendió a varios cientos de dólares. El sistema mostró resultados particularmente altos en áreas donde la biblioteca Mathlib está bien desarrollada, como la combinatoria, la teoría de números y la optimización convexa. Sin embargo, hasta ahora solo se han resuelto nueve de los 353 problemas abiertos de Erdős, lo que indica que aún queda mucho trabajo por hacer para la IA.
Los expertos de DeepMind enfatizan que AlphaProof Nexus no reemplazará a los matemáticos, sino que se convertirá en una nueva herramienta de investigación. Todas las pruebas formales proporcionadas por el sistema se han publicado en la plataforma GitHub. Este trabajo se llevó a cabo en el contexto de los logros de competidores como OpenAI en el campo de la investigación matemática. Por ejemplo, OpenAI utilizó anteriormente su modelo de razonamiento para refutar la hipótesis de las distancias de Erdős.
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