OpenAI သည် 2000 ခုနှစ်တွင် Clay Mathematics Institute မှ အမည်ပေးထားသော ထောင်စုနှစ်ဆုပြဿနာ ခုနစ်ခုအနက်မှ တစ်ခုဖြစ်သည့် Navier-Stokes ဖြစ်တည်မှုနှင့် ချောမွေ့မှုပြဿနာအတွက် အခိုင်အမာဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီက GPT-6 Astra ထက် သိသိသာသာ ပိုစွမ်းဆောင်နိုင်သည်ဟု ဖော်ပြထားသည့် အတွင်းပိုင်း AI စနစ်သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အထောက်အထားတစ်ခုနှင့် Lean နှစ်ခုစလုံးကို ပညာရပ်ဆိုင်ရာ သက်သေအဖြစ် ရွေးချယ်ထားသည့် တရားဝင်အထောက်အထားတစ်ရပ်ကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ကြောင်း ကုမ္ပဏီက ပြောကြားခဲ့သည်။ ရလဒ်ကြေညာရန် ၎င်းတို့၏ နီးစပ်သော စာတမ်းများကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ နာရီပိုင်းအတွင်းမှာပဲ ဇာတ်လမ်းက တွက်ချက်မှုနဲ့ပတ်သက်တဲ့ credit အကြောင်းတွေ အများကြီးဖြစ်လာတယ်။

မော်ဒယ်က ဘယ်လိုသက်သေပြခဲ့လဲ။ For more context on this story, see our ongoing AI news.

Claude-Louis Navier နှင့် George Gabriel Stokes တို့၏ ဆယ့်ကိုးရာစုလက်ရာမှ ပေါက်ဖွားလာသော Navier-Stokes ညီမျှခြင်းများသည် နယူတန်၏ ဒုတိယနိယာမကို အသုံးပြု၍ အရည်များ ရွေ့လျားပုံကို ဖော်ပြသည်။ ၎င်းတို့သည် လေယာဉ်ဒီဇိုင်း၊ ရာသီဥတုခန့်မှန်းခြင်းနှင့် သွေးစီးဆင်းမှုကို လေ့လာခြင်းတို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ Jean Leray သည် 1934 ခုနှစ်တွင် ယေဘူယျသဘောအရ အဖြေများ ရှိနေကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီး ဖြစ်သောကြောင့် ချောမွေ့သော သုံးဖက်မြင် ပေါင်းစပ်မရနိုင်သော စီးဆင်းမှုသည် ပြိုကွဲနိုင်သည်ဆိုသည်ကို သင်္ချာပညာရှင်များမှ မသိရှိခဲ့ကြပေ — ကန့်သတ်အချိန်အတွင်း အရည်များသည် ချည်နှောင်ခြင်းမရှိဘဲ ကြီးထွားနိုင်သည်ဖြစ်စေ သင်္ချာပညာရှင်များက singularity ဟုခေါ်သည့် တစ်ခုတည်းကို ဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။

OpenAI ၏ ပို့စ်တွင် ၎င်း၏စနစ်သည် အစပိုင်းတွင် ချောမွေ့သော အရည်အဖြစ် သက်သေပြခဲ့ပြီး ချောမွေ့သော ပြင်ပအားကို သက်ရောက်သောအခါတွင် ချောမွေ့သော ပြင်ပအားကို အသုံးချသည့်အခါတွင် ယင်းကဲ့သို့ အနည်းအကျဉ်း အတိအကျ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်၊ အရည်၏ စွမ်းအင်မှာ အကန့်အသတ်သာ ကျန်ရှိတော့သည်။ ကုမ္ပဏီ၏အဆိုအရ၊ ၎င်းသည် ပြဿနာ၏တရားဝင် Clay Mathematics Institute ၏ ကြေငြာချက် "C" နှင့် "D" ကို ချမှတ်ပေးပါသည်။ OpenAI ၏ဖော်ပြချက်တွင် " spaghetti ကဲ့သို့ " တွင် အလျင်အမြန်ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ စုစုပေါင်းစွမ်းအင်ကို ကန့်သတ်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည့်နည်းလမ်းဖြင့် သက်သေပြချက်သည် ရေဝဲကိုဗဟိုပြုသည် — အထောက်အထားသည် အတွင်းပိုင်းတွင် ရစ်ပတ်ပြီး ရှည်လျားသောလှည့်ပတ်နေသော ဝေ့ဝဲတစ်ခုဖြစ်သည်။

Astra ထက် ပိုစွမ်းဆောင်နိုင်သော စနစ်တစ်ခု

ဩဂုတ် 28 ကတည်းက လေ့ကျင့်သင်ကြားနေသည့် အတွင်းပိုင်းမော်ဒယ်တစ်ခုမှ အဆိုပါအလုပ်ကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပြီး "GPT-6 Astra ထက် သိသိသာသာ ပိုစွမ်းဆောင်နိုင်သည်" ဟု ကုမ္ပဏီမှ ယခုနှစ်နွေရာသီအစောပိုင်းတွင် သုံးစွဲသူများရွေးချယ်ရန်အတွက် Frontier Model ကို ထုတ်ပြခဲ့သည်။ မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအား ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်မှာ ဆက်လက်တိုးတက်နေပါသည်။

အေးဂျင့် 10,000 ပြေးသည်။

ထောင်စုနှစ်ဆုပြဿနာနှစ်ခုကို ဖြေရှင်းပြီးဖြစ်ကြောင်း OpenAI က ကောလာဟလများကြားသောအခါ စက်တင်ဘာ ၁ ရက်တွင် စတင်ကြိုးပမ်းခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီသည် အင်တာနက်နှင့် ကုဒ်လုပ်ဆောင်မှုကိရိယာများ၏ သိမ်းဆည်းထားသော မိတ္တူကို အသုံးပြု၍ ဖွင့်လှစ်ထားသော ထောင်စုနှစ်ဆုပြဿနာများအားလုံးကို အကဲဖြတ်သည့် ကမ်ပိန်းတစ်ခုကို စတင်ခဲ့သည်။ အေးဂျင့်များကို ဆက်သွယ်သည့်အုပ်စုများအဖြစ် ခွဲထားသည်။ Navier-Stokes ကြည်လင်ပြတ်သားမှုကို ထုတ်လုပ်သည့်အဖွဲ့တွင် အကြမ်းဖျင်း တစ်ပြိုင်တည်း အေးဂျင့် 10,000 ပါဝင်သည်ဟု OpenAI က ဆိုသည်။

မတူညီသောအုပ်စုများသည် ပြဿနာတစ်ခုစီ၏ ကွဲပြားသောမူကွဲများကို လက်ခံရရှိသည် — ဗားရှင်း "A" နှင့် "B" တို့သည် ချောမွေ့မှုရှိကြောင်းသက်သေပြမည့် ဗားရှင်းများဖြစ်ပြီး ကွဲလွဲမှုတစ်ခုဖြစ်စေမည့် "C" နှင့် "D" ဗားရှင်းများကို သီးခြားအုပ်စုများသို့ တာဝန်ပေးထားသည်။ လမ်းတစ်လျှောက်တွင် အေးဂျင့်များက OpenAI သည် ပိုမိုလွယ်ကူသည်ဟု ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော ဆက်စပ်မေးခွန်းတစ်ခုကို ဖြေရှင်းခဲ့သည်- အတင်းအကြပ်မဟုတ်သောကိစ္စတွင် Euler ညီမျှခြင်းများအတွက် ပုံမှန်ပြဿနာ၊ အရည်အပေါ်တွင် ပြင်ပအားသက်ရောက်မှုမရှိပေ။ အေးဂျင့် 100 နီးပါးသည် ထိုရလဒ်အတွက် နာရီ 50 ခန့်အလုပ်လုပ်ခဲ့သည်။

Euler ဆုံးဖြတ်ချက်ပြီးနောက်၊ OpenAI သည် အခြားထောင်စုနှစ်ပြဿနာများမှ အေးဂျင့်များကို Navier-Stokes သို့ပြောင်းခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီက အေးဂျင့်များသည် စက်တင်ဘာ ၅ ရက် — စတင်ပြီးနောက် ၈၈ နာရီအကြာတွင် ၎င်းတို့၏ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ရောက်ရှိလာပြီး GPT-6 Astra ကို အသုံးပြု၍ Lean တရားဝင်အတည်ပြုခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းမှာ နောက်ထပ် 17 နာရီကြာကြောင်း ကုမ္ပဏီက ပြောကြားခဲ့သည်။ ကြိုးစားခဲ့သည့် ပြဿနာအားလုံးတွင် အေးဂျင့်များသည် မက်ဆေ့ခ်ျ ၄.၉ သန်းကို ဖလှယ်ခဲ့ပြီး အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် အထွက်တိုကင် ၃၀၀ ဘီလီယံကို သုံးစွဲခဲ့သည်ဟု OpenAI မှ ပြောကြားခဲ့ပါသည်။ Navier-Stokes ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုတည်းတွင် မက်ဆေ့ချ်ပေါင်း ၂.၇ သန်းနှင့် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် အထွက်တိုကင်ပေါင်း ၁၃၀ ဘီလီယံအထိ ရှိခဲ့သည်။

သင်္ချာပညာရှင်တွေ ပထမဆုံးထုတ်ဝေခဲ့သူ

NYU's Courant Institute မှ သင်္ချာပါမောက္ခ Tristan Buckmaster နှင့် Levent Alpoge တို့သည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ရလဒ် သုံးခုကို လူသိရှင်ကြားထုတ်ပြန်ခဲ့သည်- အချိန်ကန့်သတ်ချက်မရှိသော porous media equation၊ Boussinesq equation နှင့် three-dimensulations incompressibles တို့ကို ချောမွေ့စွာဖိအားပေးခြင်းဖြင့် ကြေငြာချက်ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။ Buckmaster က ၎င်းတို့နှစ်ဦးသည် ရလဒ်၏ Lean စစ်ဆေးခြင်းမပြီးသေးသော်လည်း ၎င်းတို့သည် hypo-dissipative Navier-Stokes အတွက် နှောင့်ယှက်မှုရှိသည်ဟု ယုံကြည်ကြောင်း ရေးသားထားသည်။

အများသူငှာ ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခုတွင်၊ Buckmaster သည် ခရက်ဒစ်နှင့်ပတ်သက်၍ ဂရုပြုပါသည်။ သူရေးသားသည့် သုတေသနပရိုဂရမ်ကို သူနှင့် Alpoge တို့မှ စတင်ခဲ့ခြင်းလည်းမဟုတ်၊ ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံဖြင့် အဆိုပြုထားခြင်းလည်းမဟုတ် - အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သော Diego Cordoba နှင့် Luis Martinez-Zoroa တို့၏ အခြေခံအယူအဆမှာ အဓမ္မဖောက်ခွဲမှုများကို နှစ်ပေါင်းများစွာကြာအောင်တည်ဆောက်ခဲ့သော Diego Cordoba နှင့် Luis Martinez-Zoroa တို့ဖြစ်သည်။ Buckmaster က Martinez-Zoroa ၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုသည် Fields Medal နှင့် ထိုက်တန်ကြောင်း အခိုင်အမာဆိုသည်။ ထို့နောက် သူနှင့် Alpoge တို့သည် Anthropic's Claude၊ GPT-5.6 Sol ဖြင့် လုပ်ဆောင်နေသော OpenAI ၏ Codex နှင့် မကြာသေးမီက Astra သည် ထိုပရိုဂရမ်အား အတင်းအကျပ်ခိုင်းစေခြင်းနှင့် Euler ကို ချောမွေ့စေရန် တွန်းအားပေးရန်အတွက် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ Buckmaster က Lean တွင် ပထမဆုံး LLM မှထုတ်ပေးသည့် အထောက်အထားဖြင့် သြဂုတ်လ 15 ရက်နေ့တွင် ၎င်းတို့၏ အောင်မြင်မှုများ ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။

Buckmaster က စာတမ်းများ၏ တင်ပြမှုအရည်အသွေးအတွက် တောင်းပန်ခဲ့ပြီး "အထူးသဖြင့် Euler ရေးသားမှုကို AI slop အဖြစ်သာ ဖော်ပြနိုင်သည်" ဟု ရေးသားခဲ့သည်။

အကြွေးအငြင်းပွားမှု

OpenAI ၏ ပို့စ်သည် ထပ်နေမှုများကို တိုက်ရိုက်ဖော်ပြသည်။ ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုအား စက်တင်ဘာလ ၁ ရက်နေ့တွင် စတင်ခဲ့ကြောင်း ကောလာဟလတစ်ခုအရ ၎င်းသည် Anthropic ဝန်ထမ်းတစ်ဦးအဖြစ် ဖော်ပြထားသော Alpoge — နှင့် Buckmaster တို့နှင့် ဆက်စပ်နေကြောင်း နောက်ပိုင်းတွင် သိရှိလာခဲ့သည်။ ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ပရောဂျက်နှင့် Lean စိစစ်ခြင်းကို စက်တင်ဘာ 6 ရက်နေ့တွင် ပြီးမြောက်ပြီးနောက် OpenAI က ၎င်းတို့နှစ်ဦးအား တစ်ပြိုင်တည်းထုတ်လွှတ်ပေးရန်နှင့် ပူးတွဲကြေညာချက်တွင် ၎င်းတို့၏ဦးစားပေးကို အသိအမှတ်ပြုရန် ၎င်းတို့ကို ဆက်သွယ်ခဲ့ကြောင်း၊ ထိုအချိန်တွင် ၎င်းတို့သည် အတင်းအကြပ် Euler ပြဿနာကို ဖြေရှင်းခဲ့ကြောင်း သိရှိခဲ့ရသည်။

ကုမ္ပဏီသည် "ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် တိကျသောအသုံးပြုသူဒေတာကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုခဲ့ခြင်းမရှိကြောင်း" အများသူငှာထုတ်ပြန်ခြင်းမပြုမီ ၎င်းတို့၏အလုပ်များကို မတွေ့မြင်ရခြင်းကို ငြင်းဆိုထားသည်။ သို့သော် OpenAI မှ သိမ်မွေ့သော ချန်နယ်တစ်ခုအား ဝန်ခံသည်- "မဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ထုတ်ကုန်များ၏ အသုံးပြုမှုမှ ဆင်းသက်လာသော ဒေတာများကို ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ကူညီပေးကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ မဆုံးဖြတ်နိုင်ပါ။" အထောက်အထားများသည် သိသိသာသာကွာခြားပြီး Euler ရလဒ်များသည် ကွဲပြားကြောင်း မှတ်သားထားပါသည် — အတင်းအကြပ် ခိုင်းစေခြင်း နှင့် အတင်းအဓမ္မ ခိုင်းစေခြင်းမပြုပါ။

လွှမ်းခြုံ ထောက်ပြထားသည်။ WIRED က "ပညာရှင်အချို့သည် မိုက်မဲစွာ ငိုနေကြသည်" ဟု Axios က OpenAI ၏ "အကြွေးအငြင်းပွားမှုများကြောင့် သမိုင်းဝင်သင်္ချာဖြေရှင်းချက်" ကို ဖော်ပြခဲ့သည်။ အဓိက တင်းမာမှု- OpenAI ၏ ကိုယ်ပိုင်အချိန်ဇယားသည် သင်္ချာပညာရှင်များသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ကြေငြာခါနီးမှသာ ၎င်း၏ အားထုတ်မှုကို စတင်ခဲ့ကြောင်း ပြသပြီး ခုနစ်ရက်အကြာတွင် ပိုမိုအားကောင်းသော တွက်ချက်မှုရလဒ်ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။

ဆုမတောင်းရသေးပါ။

OpenAI သည် ရလဒ်အတွက် ထောင်စုနှစ်ဆုကို ရယူရန် မရည်ရွယ်ကြောင်း ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြထားသည်။ မည်သည့်တရားဝင်အသိအမှတ်ပြုမှုမဆို Clay Mathematics Institute နှင့် ယခုအခါ OpenAI အထောက်အထားများနှင့် Buckmaster-Alpoge စာတမ်းများကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာပေးမည့် သင်္ချာအသိုင်းအဝိုင်း၏ စိစစ်မှုတို့နှင့်အတူ ကျန်ရှိနေမည်ဖြစ်သည်။ ထူးခြားသည်မှာ၊ သင်္ချာပညာရှင်များ၏ ကိုယ်ပိုင်ရလဒ်များသည် ထောင်စုနှစ်ဖော်မြူလာတွင် ရပ်တန့်နေသည်— ၎င်းတို့၏ထုတ်ဝေထားသော ဆက်စပ်ညီမျှခြင်းများကို ဖုံးအုပ်ထားပြီး ၎င်းတို့၏ hypo-dissipative Navier-Stokes အလုပ်သည် တရားဝင်အတည်ပြုချက်ကို စောင့်နေဆဲဖြစ်သည်။

မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ အပိုင်းသည် AI-အရှိန်မြှင့်သင်္ချာအတွက် ကဏ္ဍသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ AI ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်သည့် နောက်လိုက်သင်္ချာပညာရှင်အများစုထဲမှ Terence Tao သည် Mastodon တွင် ယှဉ်ပြိုင်မှုရလဒ်များကို နာရီပိုင်းအတွင်း လူသိရှင်ကြား ဆွေးနွေးခဲ့သည်။ အမှီအခိုကင်းသောအဖွဲ့နှစ်ဖွဲ့—ပညာရှင်တစ်ဉီး၊ ကော်ပိုရိတ်တစ်ခု—သည် ရာစုနှစ်ဟောင်းပြဿနာများနှင့်ပတ်သက်၍ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သူများအဖြစ် ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများကို အသုံးပြုကာ အချင်းချင်း တစ်ရက်အတွင်း ထုတ်ဝေပြီး မည်သူမည်ဝါဖြစ်သည်နှင့်ပတ်သက်၍ ချက်ခြင်း ငြင်းခုံကြသည်။ သင်္ချာကို Lean တွင် စစ်ဆေးပါမည်။ တခြားနေရာတိုင်း အကြွေးတင်နေကြသူများရှိမည်။

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →