جدل حول إعلان OpenAI حل مسألة نافييه-ستوكس

أعلنت OpenAI حل مسألة رياضية عمرها نحو 90 عاماً، لكن باحثاً نشر نتيجة ذات صلة قبل يوم واحد يطرح أسئلة عن بيانات Codex.

جدل حول إعلان OpenAI حل مسألة نافييه-ستوكس

أعلنت OpenAI يوم الثلاثاء أنها توصلت إلى حل لمسألة نافييه-ستوكس التي بقيت دون حل نحو 90 عاماً. وبحسب الشركة، جاء الحل عبر نموذج ذكاء اصطناعي (AI) داخلي وُصف بأنه أقوى من GPT-6 Astra الصادر حديثاً، إلى جانب 10.000 وكيل ذكي (Agent) يعملون في وقت واحد. ومسألة نافييه-ستوكس، المتعلقة بجريان السوائل والغازات، واحدة من سبع مسائل الألفية التي تبلغ جائزة كل منها مليون دولار.

وتقول OpenAI إنها بدأت تدريب النموذج الداخلي في 28 أغسطس، وإنه "أظهر أداءً غير مسبوق في اختباراتنا المرجعية، بما فيها الرياضيات".

نشر سابق بيوم واحد

قبل الإعلان بيوم واحد، نشر أستاذ الرياضيات في جامعة نيويورك تريستان باكماستر نتائج حول مسألة ذات صلة بالتعاون مع ليفينت ألبوغه، الباحث في Anthropic. ويقول باكماستر إنه اتصل بـ OpenAI بعد أن علم أن الشركة سمعت بتقدمهما، وإن OpenAI أنتجت برهاناً عبر مسار كان هو وألبوغه يعملان عليه باستخدام Codex من OpenAI و Claude من Anthropic.

وكتب باكماستر: "سألت عمّا إذا كان النموذج قد دُرِّب على جلساتنا في Codex، التي وضعنا فيها كل مسوداتنا طوال المشروع، أو كان له وصول إليها. قيل لي إن النموذج لا يطّلع على بيانات المستخدمين. سألت مجدداً عن التدريب ولم أتلقَّ جواباً".

رد OpenAI

قالت OpenAI إنه "لم يُطّلع على أي بيانات مستخدم محددة لحل هذه المسألة"، وأضافت: "رغم أن ذلك غير مرجح، لا يمكننا استبعاد أن بيانات مجهولة الهوية مستمدة من استخدامهم لمنتجاتنا ساعدت في تحسين نماذجنا". وأحالت الشركة موقع The Verge إلى بيانها على منصة X.

وقال سيباستيان بوبيك، عضو الفريق التقني في OpenAI: "لم نطّلع على أي من عملهما حتى نشراه علناً الليلة الماضية. ويمكن بأثر رجعي ملاحظة أن براهيننا مختلفة بشكل كبير، بل إن النتائج الدقيقة المُثبتة مختلفة أيضاً".

ورد باكماستر على منصة ماستودون بأن OpenAI "تعترف صراحة باستخدام بيانات تدريب من فترة لاحقة لتوصلنا إلى نتيجتنا".

التفاصيل في تقرير The Verge.

Devamını oku

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.

GlobalFeed Editor tarafından