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Des employés d'OpenAI s'attendraient à une issue prochaine sur la conjecture de Hodge, mais la communication pourrait être différée. L'entreprise veut éviter un nouvel emballement, après une solution à Navier–Stokes restée non confirmée. La communauté mathématique exprime sa colère, tandis que la finalité de ces percées demeure floue.
Colère des mathématiciens et stratégie de communication prudente
La communauté mathématique réagit négativement aux avancées revendiquées par OpenAI, certains mathématiciens estimant que leur domaine est menacé et se disant plus irrités qu'impressionnés. Les objectifs poursuivis par OpenAI à travers la résolution de ces problèmes mathématiques ne sont pas clairement établis. Certains employés de l'entreprise pensent toutefois que ces percées pourraient contribuer à l'auto-amélioration récursive. Toute annonce concernant la conjecture de Hodge pourrait être reportée, OpenAI souhaitant mieux maîtriser sa communication après la crise liée à Navier-Stokes.
Travaux en cours sur Hodge et attentes internes
OpenAI s'attèle en ce moment à la conjecture de Hodge, une problématique qui interroge la possibilité d'exprimer certaines caractéristiques géométriques à partir de structures algébriques plus élémentaires. D'après une source informée du dossier, certains employés anticipent une résolution imminente et OpenAI serait sur le point d'aboutir. Pour l'heure, ces éléments proviennent uniquement d'attentes en interne et d'indications non confirmées officiellement.
Antécédent Navier–Stokes, modèle "Doug" et cap sur l’auto‑amélioration
OpenAI affirme avoir trouvé une solution au problème de Navier-Stokes, bien que celle-ci ne soit pas encore officiellement confirmée. Pour ce travail, l'entreprise a utilisé une variante de son futur modèle pré-entraîné, nommé "Doug", dont le développement aurait coûté probablement plusieurs millions de dollars. Lors du lancement d'Astra, le chercheur en chef Jakub Pachocki a indiqué qu'OpenAI privilégiait d'abord l'auto-amélioration récursive, définie comme une IA capable de s'optimiser elle-même, plutôt que les mathématiques.
