GPT-5.6 за 1 час решает 50-летнюю математическую проблему: 64 ИИ снимают корону с теории графов

marsbitОпубликовано 2026-07-15Обновлено 2026-07-15

Введение

11 июля OpenAI объявила, что GPT-5.6 Sol Ultra доказал гипотезу циклического двойного покрытия — проблему теории графов, которая оставалась нерешённой в течение 50 лет. Решение было найдено менее чем за час. Гипотеза, выдвинутая такими математиками, как Тутт, утверждает, что любой конечный неориентированный граф без мостов содержит набор циклов, где каждое ребро принадлежит ровно двум циклам. Для доказательства OpenAI использовала систему из 64 параллельных ИИ-агентов, каждый из которых исследовал различные подходы (алгебраические, структурные и др.). Часть агентов выступала в роли «строгих критиков», проверяя предложенные доказательства на ошибки. Система запрещала необоснованные утверждения и требовала конкретных конструкций. Доказательство свело задачу к анализу кубических графов и применило теорему Тутта о 8-потоке. Ключевым шагом стало введение леммы о назначении рёбрам наборов из двух элементов с определёнными свойствами, что позволило свести проблему к решаемой системе линейных уравнений. Исследователь OpenAI Ноам Браун объяснил успех методом параллельных вычислений во время тестирования (TTC), который значительно сократил время решения. Это достижение демонстрирует растущую способность ИИ к сложным логическим рассуждениям и открывает новые возможности для решения фундаментальных научных проблем.

11 июля, в предрассветные часы, OpenAI официально объявила: GPT-5.6 Sol Ultra успешно доказал "гипотезу о цикличном двойном покрытии", терзавшую математическое сообщество на протяжении 50 лет!

Ещё более поразительно то, что модель сгенерировала полное доказательство менее чем за час.

Когда-то гипотезу о цикличном двойном покрытии, выдвинутую несколькими легендарными математиками, сравнивали с горой, преградившей путь в области теории графов и заставившей лучших математиков мира отступить.

Теперь эта гора была покорена ИИ менее чем за час.

Исследователь OpenAI Ноам Браун с восхищением отметил: «Это отличается от предыдущего решения проблемы единичных расстояний Эрдёша. Модель, сотворившая это чудо, сегодня доступна для всех!»

Пользователи сети восклицают: доказательство потрясающее, ИИ меняет математику!

Математическое проклятие, витавшее как призрак 50 лет

Гипотеза о цикличном двойном покрытии — одна из "коронованных" проблем теории графов, независимо предложенная несколькими математиками: Таттом, Итаи и Родехом, Секарешем, Сеймуром и другими.

Проще говоря, гипотеза утверждает: «Любой конечный неориентированный граф без мостов содержит набор циклов, такой что каждое ребро графа принадлежит ровно двум циклам из этого набора».

Говоря обычным языком, представьте себе сложную сеть городских дорог, в которой нет ни одной дороги, являющейся единственным проходом.

Гипотеза предполагает: вы обязательно сможете найти несколько "кольцевых маршрутов общественного транспорта", таких что каждая дорога в этом городе будет использоваться ровно двумя такими маршрутами. Ни больше, ни меньше — ровно дважды.

За полвека математики изрядно поломали головы, пытаясь доказать эту гипотезу.

Егер доказал её для планарных графов;

Секареш доказал для кубических графов, допускающих 3-раскраску рёбер;

Алспах, Годдин и Чжан доказали для бесмостовых графов, не содержащих подграф Петерсена.

Однако все эти результаты были ограничены дополнительными условиями. Полное «безусловное доказательство» так и не было получено, пока не появился GPT-5.6 Sol Ultra.

Метод OpenAI: мыслит не один ИИ, а 64 ИИ на совещании

Как OpenAI заставила GPT-5.6 атаковать эту проблему?

Ответ мы нашли в двух опубликованных PDF-файлах: промпте (инструкции) задачи и полном тексте доказательства.

В этой системе ИИ был разделён на 64 параллельных независимых агента, образующих специальную научно-исследовательскую группу.

В промпте OpenAI установила чрезвычайно строгие правила, заставив ИИ избегать всех ловушек, в которые попадало человеческое научное сообщество.

Во-первых, система отвергала «шаблонность», запрещая тупые методы вроде «распределить N агентов для использования стратегии X».

На первом этапе необходимо было исследовать принципиально разные пути — от алгебраического подхода, структурной индукции, формулировок с помощью потоков, методов вложения до методов экстремальных параметров.

Во-вторых, системе было строго запрещено сообщать большинству ИИ, какое решение в данный момент выглядит наиболее перспективным.

В человеческой науке это смертельно — как только какой-нибудь гуру предлагает красивое направление, все тут же бросаются вслед за ним.

Самая восхитительная деталь — механизм «контрольной группы».

Часть из 64 агентов играла роль «троллей-критиков». Каждое предлагаемое кандидатское доказательство подвергалось яростным атакам.

«Ребро действительно покрывается только дважды? Вы не ошиблись в подсчёте?» «Вы не приняли тупики за циклы?» «Не вкралась ли в вашу индукцию мостовая структура?»

Только доказательство, выдержавшее строгую критику, имело право перейти на следующий этап.

Кроме того, ИИ строго запрещалось строить воздушные замки.

Система сурово предупреждала ИИ: запрещены уклончивые формулировки вроде «очевидно, что этот шаг верен». Необходимо было предоставлять конкретные леммы, конструкции, уравнения или контрпримеры.

При попадании в тупик путь немедленно отмечался как «заблокирован», и, за исключением предложения новых механизмов, тратить вычислительные ресурсы на него было нельзя.

В конце промпта ИИ была дана команда: «Потратьте на эту задачу как минимум 8 часов, прежде чем думать об отказе или возврате результата. Не давайте мне частичный результат. Остановиться можно только тогда, когда будет найдено полное безусловное доказательство и оно пройдёт проверку.»

Однако поразительно то, что эта спецгруппа ИИ вернулась с победой, представив безупречную математическую статью менее чем за час.

Час чуда — как ИИ распутывал клубок

Через какой мозговой штурм прошли эти 64 агента за час?

Открыв второй PDF-файл — «Доказательство гипотезы о цикличном двойном покрытии», мы можем чётко увидеть захватывающую логическую цепочку рассуждений ИИ.

Весь текст сгенерирован GPT-5.6 Sol Ultra, а окончательная вёрстка выполнена с помощью Codex.

Стратегия доказательства ИИ стала настоящим мастерским «операцией понижения размерности».

Шаг первый: Упрощение, фокусировка на кубических графах

Спецгруппа ИИ сначала подтвердила предыдущий результат Егера: доказательство для «бесцикловых кубических графов» равносильно доказательству для всех графов.

Потому что любой граф можно топологически преобразовать до категории кубических графов.

Шаг второй: Введение волшебной теоремы о «8-потоке»

Это самый блестящий ход во всей статье.

ИИ откопал «теорему о групповых потоках» мастера теории графов Татта.

Используя ранее доказанное существование «ненулевого 8-потока» в бесмостовых графах, ИИ присвоил каждому ребру графа метку — ненулевой элемент конечного поля

(трёхмерное векторное пространство из 8 элементов).

Волшебство этой метки в том, что в любой вершине графа сумма входящих и выходящих векторов обязательно равна нулю.

Шаг третий: Построение метода меток «двухэлементными множествами» (Лемма 2.1)

Это настоящая «магия», созданная ИИ.

ИИ предложил лемму: если можно присвоить каждому ребру множество, содержащее два элемента

, и при этом для каждой вершины любой элемент появляется либо 0, либо 2 раза, то граф обязательно имеет «цикличное двойное покрытие».

Это похоже на выдачу каждой дороге двух специальных номерных знаков. Достаточно гарантировать, что на каждом перекрёстке номера одного цвета всегда входят и выходят парами — и доказательство можно завершить.

Шаг четвёртый: Решающий удар — сведение к линейной алгебре (Лемма 2.2)

Как доказать, что такие «два номерных знака» обязательно можно найти? ИИ продемонстрировал свою самую мощную сторону как машины — жёстко преобразовал проблему топологической теории графов в огромную систему линейных алгебраических уравнений.

Он задал систему уравнений:

Построив двойственное векторное пространство и используя связь между образом и ядром линейного отображения, ИИ провёл безупречное алгебраическое выведение (процесс вывода см. формулы 5–9 в PDF).

В итоге было доказано, что эта система уравнений всегда имеет решение!

Когда формулы (8) и (9) были завершены, и в конце было выведено равенство 0 (в поле

), доказательство завершилось.

Так, с помощью чистой логики, теории групп, потоков и линейной алгебры, ключ, который человечество искало 50 лет, был выкован 64 агентами ИИ в процессе скоростного перебора и перекрёстной проверки!

Секрет решения: «Вычисления во время тестирования»

Эта новость потрясла всё сообщество ИИ и математиков.

Научный сотрудник OpenAI по исследованиям в области рассуждений Ноам Браун не скрывал волнения, опубликовав несколько твитов, раскрывающих фундаментальную логику этого прорыва — параллельные вычисления во время тестирования (TTC).

Ноам Браун указал: «Увеличение TTC модели (заставляя её думать дольше) приводит к более высокому интеллекту. Но если мы растянем время размышления с нескольких секунд до нескольких недель, задержка станет огромным узким местом. Сила GPT-5.6 Sol Ultra заключается в расширении параллельного TTC. Решение 50-летней проблемы, которое могло бы занять целый день, теперь сжато до одного часа.»

Итан Найт также объявил: «Сегодня мы официально полностью открываем доступ к GPT-5.6 Sol Ultra. Мы невероятно взволнованы, видя, как он с помощью 64 под-агентов доказал 50-летнюю гипотезу CDC менее чем за час!»

Пользователи в комментариях выражали волнение и недоверие.

Один пользователь воскликнул: «Параллельные рассуждения переопределят границы вычислительных возможностей!»

Пользователь @Mikhail Rogov тонко заметил: «Сокращение времени с дня до часа — это уже совершенно другая продуктовая форма. Параллельный TTC делает долго выполняющиеся рассуждения практически применимыми.»

Другие испытывали лёгкий ужас: «Параллельный TTC плюс взрывная сила вычислений — чувствуется, как на порядок повышается уровень. Добавьте сюда прогресс алгоритмов, большие модели и больше вычислительных мощностей, и всё начинает становиться немного пугающим...»

Конечно, раздавались и трезвые скептические голоса.

Один пользователь задал глубокий вопрос: «Параллельный TTC, безусловно, сыграл свою роль, но невысказанный вопрос заключается в следующем: может ли качество 64 независимых поисков быть эквивалентно одной длинной, непрерывной, глубокой цепочке логических рассуждений? Ширина и глубина не всегда взаимозаменяемы.»

Кто-то даже обратился к Ноаму Брауну с предложением нанять в OpenAI величайшего современного физика Эдварда Виттена и математического гения Теренса Тао: «Пригласите их, я уверен, они придумают безумные идеи, которые напрямую приведут нас к ИСИ (Искусственному Сверхинтеллекту)!»

Возможно, способность GPT-5.6 решить эту математическую проблему ещё не означает достижения полного ИСИ.

Но тот факт, что он может автономно выполнить весь процесс — от декомпозиции проблемы, построения моделей и логического вывода до создания строгой академической статьи — менее чем за час, говорит о том, что ИИ уже превзошёл человека в области сложных абстрактных логических рассуждений.

Сегодня 64 агента за час решили 50-летнюю гипотезу теории графов.

Завтра, если задействовать 640 000 агентов на месяц, возможно, будут решены проблемы комнатной сверхпроводимости, управляемого термоядерного синтеза, побеждён рак.

Мы стали на шаг ближе к ИСИ.

Источники:

https://x.com/eknight/status/2075643450196971805

https://x.com/SebastienBubeck/status/2075596982622835006?s=20

Эта статья из WeChat публичного аккаунта «Новая Эра Интеллекта», автор: Откровение ИСИ

Связанные с этим вопросы

QО каком математическом прорыве сообщается в статье и кем он был совершен?

AВ статье сообщается о доказательстве «гипотезы о циклическом двойном покрытии» (Cycle Double Cover Conjecture) — проблемы теории графов, которая оставалась нерешенной в течение 50 лет. Доказательство было найдено и представлено моделью искусственного интеллекта GPT-5.6 Sol Ultra от компании OpenAI.

QКакая ключевая технологическая особенность GPT-5.6 Sol Ultra позволила достичь такого результата за один час?

AКлючевой особенностью, позволившей достичь результата за час, является метод «параллельных вычислений во время тестирования» (Test-Time Computation, TTC). Модель использовала 64 параллельных интеллектуальных агента, которые работали как исследовательская группа: они независимо исследовали разные подходы, критически проверяли идеи друг друга и объединяли результаты, что значительно ускорило процесс поиска доказательства.

QВ чем суть «гипотезы о циклическом двойном покрытии» (Cycle Double Cover Conjecture), которую доказал ИИ?

AГипотеза о циклическом двойном покрытии утверждает, что для любого конечного неориентированного графа без мостов (то есть, ребер, удаление которых разъединяет граф) существует набор циклов (замкнутых путей), такой, что каждое ребро графа принадлежит ровно двум циклам из этого набора. В бытовой аналогии — для любой дорожной сети без тупиковых единственных путей можно подобрать набор кольцевых маршрутов так, чтобы каждая дорога использовалась ровно двумя маршрутами.

QКакова была основная стратегия доказательства, найденного ИИ? Назовите ключевые шаги.

AСтратегия доказательства, найденная ИИ, включала несколько ключевых шагов: 1. Сведение общей задачи к случаю кубических графов (где каждая вершина имеет степень 3). 2. Использование теоремы Татта о существовании «8-потока» в графе без мостов. 3. Создание леммы о присвоении каждому ребру набора из двух меток (элементов), удовлетворяющих определенным условиям в вершинах. 4. Преобразование проблемы в систему линейных уравнений в конечном поле и доказательство ее разрешимости с помощью методов линейной алгебры.

QКакое значение, по мнению статьи, имеет этот прорыв для будущего науки и искусственного интеллекта?

AПо мнению статьи, этот прорыв демонстрирует, что ИИ достиг уровня, превосходящего человеческие возможности в области сложных абстрактных логических рассуждений и математических доказательств. Авторы предполагают, что масштабирование этого подхода (например, использование сотен тысяч интеллектуальных агентов) может в будущем привести к решению фундаментальных научных проблем, таких как сверхпроводимость, управляемый термоядерный синтез или лечение рака, и приблизить создание искусственного сверхинтеллекта (ИСИ).

Похожее

Запуск JPYSC и крупные ставки на DeFi: Разбираем ончейн-финансовую систему японского финансового гиганта SBI

Азиатский финансовый гигант SBI Holdings активно строит свою экосистему ончейн-финансов, концентрируя усилия в трёх ключевых направлениях. **1. Расчётная сеть на стейблкоинах.** В июне был запущен японский стейблкоин JPYSC, выпускаемый по трастовой модели, что позволяет избежать ограничений на крупные переводы. Платформа SBI VC Trade также поддерживает USDC и RLUSD, формируя основу для расчётов в иенах и долларах. **2. Перевод традиционных активов в блокчейн.** Совместно со стартапом Startale SBI разрабатывает сеть Strium для торговли токенизированными ценными бумагами и RWA. Партнёрство с Solana Foundation направлено на развитие услуг для институциональных клиентов, включая RWA и кросс-бордерные расчёты. **3. Инфраструктура для кредитования и управления активами.** Инвестиции в протокол децентрализованного кредитования Morpho (раунд $175 млн) и платформу управления рисками и доходами Gauntlet ($125 млн) призваны восполнить пробелы в ончейн-финансовой архитектуре SBI. Таким образом, стратегия SBI заключается в комбинации собственных финансовых лицензий и клиентской базы с технологиями привлечённых блокчейн-компаний для создания комплексной экосистемы, охватывающей расчёты, выпуск активов, торговлю и управление капиталом в блокчейне. Однако реализация этого видения и достижение синергии между компонентами потребует времени.

marsbit6 мин. назад

Запуск JPYSC и крупные ставки на DeFi: Разбираем ончейн-финансовую систему японского финансового гиганта SBI

marsbit6 мин. назад

Обзор ключевых событий последнего времени: меняется логика инвестирования в ETH, оценка AI сигнализирует о рисках, Multicoin ставит на ZEC и HYPE

Анализ текущей ситуации на рынке: ключевые тренды в криптосфере и AI. Исследование Nick Researcher указывает на изменение инвестиционной логики Ethereum (ETH). Несмотря на рост активности в экосистеме (L2, Robinhood), основная сеть L1 захватывает меньшую долю стоимости. Ключевой проблемой остается низкая скорость обращения стейблкоинов, хотя объем RWA на Ethereum растет. Для роста ETH необходимы увеличение институциональных активов и частоты реальных транзакций в сети. Отчет BlackRock предупреждает о переоценке акций AI. Хотя текущий рост умереннее, чем в период пузыря доткомов, показатель Shiller CAPE достиг 40. Концентрация рынка вокруг лидеров AI (MANGOS) высока, и ключевой вопрос — продолжительность роста прибылей компаний. Multicoin Capital видит потенциал в Solana (как платформе для спотовой торговли), Hyperliquid (HYPE) для деривативов и Zcash (ZEC) как инструменте хранения стоимости. Отдельно обсуждается тренд Privacy AI и технологические подходы (TEE, FHE) для защиты данных в AI-моделях. Наконец, рассматривается эволюция токенизированных реальных активов (RWA) на примере золота. Акцент смещается с простого размещения активов в блокчейне на создание доходных стратегий, таких как покрытые коллы, для повышения капиталоэффективности (на примере протокола Enhanced).

marsbit14 мин. назад

Обзор ключевых событий последнего времени: меняется логика инвестирования в ETH, оценка AI сигнализирует о рисках, Multicoin ставит на ZEC и HYPE

marsbit14 мин. назад

От полного забвения до ставки "королевы венчурного капитала": ИИ оживил этот супернишевый сегмент?

С 2022 по 2025 год сектор социальных приложений в Китае переживал глубокий спад инвестиций. Многие известные проекты, такие как видеосоциальное приложение Hua Yin (от бывшего директора по продукту WeChat) и приложение для знакомств «Бар для одиноких», потерпели неудачу, столкнувшись с высокой стоимостью привлечения пользователей, низкой активностью и неспособностью найти устойчивую бизнес-модель. Другие нишевые проекты (метавселенная, сообщества для женщин, мусульман) также не смогли добиться масштабируемости и прибыльности, что привело к оттоку венчурного капитала. Однако в 2026 году наметился сдвиг. В июле компания AI-знакомств Liangpei получила $2 млн ангельского раунда от Today Capital, возглавляемой «королевой венчурных инвестиций» Сюй Синь. Liangpei использует ИИ для создания глубоких профилей пользователей через чат и взимает плату только за успешные совпадения, решая проблемы низкого качества подбора и фейковых аккаунтов. Также появляются слухи о финансировании других AI-социальных стартапов, таких как Pixel Rhythm (для зарубежной аудитории Gen Z) и Moobius (для оптимизации групповых чатов). Новая тенденция заключается не в возрождении традиционных социальных платформ, а в появлении нового подхода: от мечты о масштабной платформе к решению конкретных проблем с помощью ИИ. Вместо борьбы за массовый трафик с WeChat или Douyin, новые проекты фокусируются на узких сегментах пользователей с высокой готовностью платить, используя ИИ для повышения эффективности в таких областях, как знакомства, создание контента или управление коммуникациями. Инвестиционная логика смещается с погони за трафиком на поиск решений реальных «болевых точек».

marsbit16 мин. назад

От полного забвения до ставки "королевы венчурного капитала": ИИ оживил этот супернишевый сегмент?

marsbit16 мин. назад

От TrueFi до Elara: Почему следующая остановка для ончейн-финансов — это инфраструктура ликвидности?

Переход от TrueFi к Elara: Почему следующим этапом в ончейн-финансах станет инфраструктура ликвидности? В статье автор, основатель с опытом в традиционных финансах, анализирует эволюцию криптофинансов от нарративного роста к системной зрелости. Он утверждает, что ранние модели, такие как кредитование под обеспечение реальными активами (RWA), имеют фундаментальные ограничения, поскольку не решают проблему кредитного риска. Рынок смещает фокус с изолированных продуктов на инфраструктуру управления капиталом. Ключевой тезис — «ликвидность как инфраструктура». Финансовые системы характеризуются «вязкостью» — внутренним трением, обеспечивающим стабильность. Крипторынки, с их низкой вязкостью, позволяют быстро развертывать продукты, но сталкиваются с проблемами операционной устойчивости. Будущее за гибридными системами, сочетающими скорость блокчейна с операционной дисциплиной и контролем традиционных финансов. Elara, платформа управления казначейством, представлена как пример такой инфраструктуры. Она отделяет ликвидность от генерации дохода, позволяя капиталу оставаться продуктивным и использоваться в качестве залога. Её архитектура рассчитана на работу с цифровым нативным капиталом, но включает институциональные требования: комплаенс, риск-менеджмент, прозрачность. Рынок больше не финансирует нарративы, а требует работающих систем. Конкурентное преимущество смещается от скорости запуска к способности устойчиво функционировать в реальных рыночных условиях. Статья предсказывает, что конвергенция традиционного и ончейн-финансов будет происходить постепенно через интеграцию в рабочие процессы, и следующая фаза конкуренции будет сосредоточена на инфраструктуре ликвидности и казначейских системах.

marsbit25 мин. назад

От TrueFi до Elara: Почему следующая остановка для ончейн-финансов — это инфраструктура ликвидности?

marsbit25 мин. назад

5 графиков, которые показывают состояние рынка криптовалют во втором квартале: взрывной рост RWA и продолжающееся восстановление фундаментальных показателей

Автор статьи подводит итоги второго квартала 2026 года на крипторынке, выделяя пять ключевых графиков: 1. **Значительное расхождение** в динамике: криптовалюты в целом упали на 36% за первое полугодие, в то время как акции публичных криптокомпаний (например, в индексе Bitwise Crypto Innovators 30) выросли на 23%, опередив большинство основных классов активов. 2. **Стабильные доходы ведущих приложений**: Несмотря на медвежий рынок, топ-10 криптоприложений, включая PancakeSwap, Hyperliquid и Aave, за последние 12 месяцев получили совокупный доход в размере $5,9 млрд, демонстрируя устойчивые бизнес-модели. 3. **Бумирующий рынок RWA (реальных активов)**: Стоимость токенизированных реальных активов достигла рекордных $33 млрд, увеличившись на 12% за квартал. Основной рост обеспечили токенизированные казначейские облигации, корпоративный кредит и акции. 4. **Рост рынка прогнозов**: Открытый интерес на рынках прогнозирования достиг рекордных $1,8 млрд, а объем торгов за квартал составил $43 млрд, во многом благодаря спортивным событиям. Ожидается дальнейший рост в преддверии выборов. 5. **Низкая корреляция криптоакций**: Индекс Bitwise Crypto Innovators 30 показывает низкую корреляцию с большинством основных классов активов (акции, облигации, золото), сочетая высокую доходность с диверсификационными свойствами для институциональных портфелей. **Вывод**: Хотя цены на криптовалюты снизились, фундаментальные показатели отрасли — внедрение, доходы приложений и институциональное участие — продолжают укрепляться, создавая базу для будущего роста.

Foresight News55 мин. назад

5 графиков, которые показывают состояние рынка криптовалют во втором квартале: взрывной рост RWA и продолжающееся восстановление фундаментальных показателей

Foresight News55 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片