Google DeepMind a présenté un nouveau cadre mathématique appelé AlphaProof Nexus. Ce système a réussi à résoudre indépendamment neuf problèmes ouverts de la liste du célèbre mathématicien Paul Erdős. Certains d'entre eux étaient restés sans solution depuis plus d'un demi-siècle. Le système a également prouvé 44 hypothèses de l'Encyclopédie en ligne des suites de nombres entiers (OEIS) et a résolu un problème vieux de 15 ans en géométrie algébrique. C'est ce que rapporte Ixbt.com .
La caractéristique principale du système AlphaProof Nexus est l'intégration du modèle de langage Gemini 3.1 Pro avec le système de vérification mathématique formelle Lean. Contrairement aux LLM classiques, ce système génère des preuves étape par étape dans le langage de programmation Lean plutôt qu'en langage naturel. Chaque étape est automatiquement vérifiée par un compilateur. Si une erreur survient, Lean renvoie un message précis et le modèle en tire des conclusions pour la tentative suivante. Cette approche empêche l'IA de commettre des erreurs logiques (hallucinations).
Selon les chercheurs, le coût de calcul pour résoudre un seul problème s'est élevé à plusieurs centaines de dollars. Le système a obtenu des résultats particulièrement élevés dans les domaines où la bibliothèque Mathlib est bien développée, tels que la combinatoire, la théorie des nombres et l'optimisation convexe. Néanmoins, seuls neuf des 353 problèmes ouverts d'Erdős ont été résolus jusqu'à présent, ce qui montre qu'il reste encore beaucoup à faire pour l'IA.
Les experts de DeepMind soulignent qu'AlphaProof Nexus ne remplacera pas les mathématiciens, mais deviendra un nouvel outil de recherche. Toutes les preuves formelles fournies par le système ont été publiées sur la plateforme GitHub. Ce travail a été réalisé dans le contexte des avancées de concurrents comme OpenAI dans le domaine de la recherche mathématique. Par exemple, OpenAI avait précédemment utilisé son modèle de raisonnement pour réfuter l'hypothèse d'Erdős sur les distances.
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