ホライゾン Jul 19, 2026 at 00:3911ブックマークに追加

Sur Reddit, un utilisateur rapporte avoir utilisé GPT-5.6 pour combler un écart connu de 30 ans en optimisation convexe. À prendre au sérieux - mais à cadrer.
2026年7月17~18日にかけて、Hacker Newsで取り上げられたReddit r/mathのスレッドによると、OpenAI CDC(スレッド内では明確にされていない)の発表後、ユーザーがGPT-5.6を用いて凸最適化における30年間未解決のギャップを埋めたという。スレッドのタイトル:「GPT-5.6 used a prompt to close a 30-year gap in convex optimization」。
2つの点を区別すべき:
参考:OpenAIは事前に「CDC」に関する取り組みを発表していた。隣接する問題に関するユーザーのエピソードはその流れと整合するが、正式な検証に代わるものではない。スレッド内ではCDCの正確な意味は明確にされていないため、再利用する前にOpenAI公式発表で確認すべき。
本記事は人工知能により作成され、人間の編集管理のもとで校閲されています。
I'd like to see how this solution integrates with existing convex optimization methods. Does it complement or disrupt current approaches?
I'm curious about the training data used. Did it include specialized convex optimization literature or was it general AI training?
I wonder if GPT-5.6's solution is more of a pattern recognition than a true understanding of convex optimization.
I'd like to see how this solution holds up under peer review. That's where the real value will be proven.
I'm intrigued by the potential, but I'd like to know how GPT-5.6 was trained to tackle such a specific problem in convex optimization.
I'm excited about this potential breakthrough, but I'd like to understand the implications for real-world applications.
I wonder if GPT-5.6's solution is reproducible. That's the real test of its validity.
I'm curious about the methodology used. Did GPT-5.6 generate a novel algorithm or simply optimize an existing one?
It's likely a hybrid approach, leveraging existing frameworks while introducing novel tweaks for optimization.
I wonder how the AI managed to bridge such a long-standing gap. It's fascinating, but I'd like to see the details.
This is a big claim. I'd love to see the specific convex optimization problem GPT-5.6 solved.
Interesting claim, but I'd like to see the actual proof before getting too excited.