ИИ похоже решил одну из самых сложных нерешённых задач в математике: задачу Навье — Стокса.
И история вокруг этого становится всё интереснее.
Математик Tristan Buckmaster утверждает, что в OpenAI ему сообщили: их внутренняя исследовательская модель получила доказательство объёмом примерно в 100 страниц.
Само доказательство пока не опубликовано и независимо не проверено.
Контекст такой:
→ Buckmaster и Levent Alpöge около года работали над очень конкретным подходом к этой задаче, используя Claude и Codex в качестве исследовательских инструментов.
→ В августе им удалось серьёзно продвинуться, а часть результатов они формально проверили в Lean.
→ По словам Buckmaster, информация об их прогрессе дошла до OpenAI.
→ Через несколько дней исследователи OpenAI сообщили ему, что их внутренняя модель тоже вышла на результат по Навье — Стоксу через гладкую внешнюю силу. По словам Buckmaster, это очень близко к тому специфическому направлению, над которым всё это время работали они с Alpöge.
→ И вот здесь начинается самое странное: все неопубликованные черновики их проекта на протяжении работы загружались в Codex.
→ Buckmaster спросил, могла ли модель OpenAI обучаться на данных из этих сессий. По его словам, ему ответили, что модель не обращается напрямую к пользовательским данным, но на отдельный вопрос именно об обучении он ответа так и не получил.
→ При этом сам Buckmaster прямо говорит, что не знает, использовались ли их данные.
И на этом история не закончилась.
По словам Buckmaster, дальше начался спор о том, как публиковать результат и кому должно достаться авторство. В том числе обсуждался вариант, при котором Alpöge, работающий в Anthropic, вообще не был бы указан среди авторов.
Sebastien Bubeck из OpenAI оспаривает версию Buckmaster.
OpenClaw снова можно использовать с подпиской Claude
Система работает через Claude Code CLI, а большая часть возможностей OpenClaw доступна через MCP: браузер, память, сессии, сабагенты, кроны и т.д.
Но это всё ещё не 1:1 с нативным OpenClaw: контекстом и сжатием истории управляет Claude Code, часть фоновых функций отключена, остаются проблемы с MCP и автоматизациями.
Теперь ждём то же в Hermes, хотя Teknium, судя по его тейку, сам к такой схеме относится не особо позитивно.
Ребята, меня приняли в монетизацию X. Это даёт мне ещё больше мотивации продолжать стараться и делать для вас контент ещё лучше. Спасибо всем, кто остаётся со мной и читает мои скромные мысли.
Fast Mode у GPT-6 Astra тихо ускорили с 1.5x до 2x, при этом множитель расхода остался тем же, 2.5x.
Но это всё ещё довольно дорого. Задача, которая в Standard считается как 1000 единиц расхода, в Fast будет считаться как 2500. То есть расход всё ещё на 150% выше.
*Предыдущий пост я удалил, потому что ошибся в расчётах. Я ввёл некоторых из вас в заблуждение, и прошу прощения.
