Игорь Градов
Игорь Градов
6 мин
ai

GPT нашла доказательство гипотезы, не поддававшейся математикам 50 лет

Десятого июля, через день после запуска GPT-5.6 Sol Ultra, OpenAI заявила, что флагманская модель нашла доказательство гипотезы о двойном покрытии циклами, открытой задачи теории графов, которую не могли решить около полувека.

GPT нашла доказательство гипотезы, не поддававшейся математикам 50 лет
Почему это важно

Если доказательство выдержит проверку, это будет первый случай, когда языковая модель полностью закрыла именованную математическую гипотезу с полувековой историей. Но не менее ценен сам подход: промпт и архитектура агентов, которые OpenAI применила, воспроизводимы и применимы к широкому кругу задач.

Новость опубликована на фоне майского прецедента: тогда модель OpenAI опровергла ожидаемый ответ в задаче Эрдеша №90 о единичных расстояниях, и тот результат прошёл проверку. Его верифицировал математик Томас Блум, дорабатывал принстонский математик Уилл Савин, а филдсовский лауреат Тимоти Гауэрс назвал результат вехой. Теперь компания заявляет о более масштабном достижении, но доказательство пока не прошло рецензирование и не верифицировано формально.

Что за гипотеза и почему полвека без решения?

Гипотеза о двойном покрытии циклами звучит просто. Берём граф без мостов (то есть без рёбер, удаление которых разваливает граф на части). Гипотеза утверждает: в любом таком графе найдётся набор циклов, который покрывает каждое ребро ровно два раза.

Её независимо выдвигали Джордж Секереш в 1973 году и Пол Сеймур в 1979-м. В статье OpenAI среди авторов также указаны Татт и пара Итаи и Родех.

Частные случаи математики закрывали десятилетиями:

  • гипотеза верна для планарных графов
  • для кубических графов с правильной раскраской рёбер в три цвета
  • для графов без подразделения графа Петерсена

Но общий случай упирался в так называемые снарки, класс графов, для которого стандартные приёмы не работают.

Что понадобится

  • Модель: GPT-5.6 Sol Ultra (именно версия Sol Ultra отвечала за доказательство, по данным OpenAI)
  • Архитектура: 64 параллельных сабагента (ИИ-агента, работающих одновременно и независимо)
  • Промпт: структурированная инструкция с запретом на отступление и управлением роем агентов
  • Оформление: Codex в связке с обычной GPT-5.6 Sol для финального текста
  • Время: модель справилась менее чем за час, по словам сотрудника OpenAI Итана Найта

Пошаговая инструкция: как был устроен промпт

Промпт, который OpenAI использовала, принципиально отличается от привычного промпт-инжиниринга (искусства формулировать запросы к модели). Вот его логика по шагам.

  1. Отрежьте модели пути к отступлению. Модели прямо сказали: «считай, что полное доказательство существует». Запретили возвращаться с частичными результатами, сводить задачу к другим недоказанным гипотезам, объяснять, почему задача трудна. Отдельно запретили искать решение в интернете и отвечать, что проблема открыта.
Считай, что полное доказательство существует.
Не возвращайся с частичными результатами.
Не своди задачу к другим недоказанным гипотезам.
Не объясняй, почему задача трудна.
Не ищи решение в интернете.
Не отвечай, что проблема открыта.
  1. Запустите рой независимых агентов. 64 агента работали параллельно, каждый искал своё направление. Это сделано специально: чтобы агенты не сосредоточились на одной красивой, но тупиковой идее.

  2. Ведите реестр подходов. Заблокированные направления открываются заново только при появлении принципиально нового механизма.

  3. Атакуйте каждого кандидата. Adversarial-агенты (агенты-противники, чья задача ломать найденное решение) проверяли каждое доказательство-кандидат на типичные ошибки:

  4. краевые случаи, где конструкция разваливается

  5. объекты, которые лишь притворяются циклами
  6. рассуждения, где гипотеза незаметно доказывается через саму себя (циклическая логика)

  7. Установите искусственный порог терпения. Инструкция гласила: «потрать минимум 8 часов, прежде чем даже думать о возврате». Модель не выполнила это буквально (ответила менее чем за час), но такие указания работают не как таймер, а как приём, чтобы модель не сдалась слишком рано.

Доказательство построено на технике 1970-х и 1980-х

Результат занимает три страницы и устроен классически:

  • Сведение к кубическим графам (где из каждой вершины выходит ровно три ребра), известное из работ Франсуа Джагера
  • Теорема о 8-потоке, результат Килпатрика и Джагера середины 1970-х, позволяющий согласованно разметить рёбра любого графа без мостов
  • Ключевой ход: превращение разметки в другую, где каждому ребру назначается пара элементов небольшого векторного пространства (набора чисел с определёнными правилами), чтобы вокруг каждой вершины всё сходилось
  • Финальное препятствие снимается элементарной линейной алгеброй

Все инструменты существовали к середине 1980-х. Никакой новой теории, никаких результатов последних десятилетий. Если доказательство верно, получается, что решение около сорока лет лежало на поверхности. Поколения специалистов, включая авторов самой гипотезы, прошли мимо короткой комбинации известных идей.

Для российских специалистов по теории графов этот инструментарий полностью знаком: потоковые теоремы, кубические графы, линейная алгебра. GPT математика доказательство не выстроила из экзотических конструкций. Модель, по сути, переформулировала задачу, комбинируя классические результаты так, как люди не догадывались комбинировать.

Что ввели и что получили

Ввод: структурированный промпт с запретом отступления, описание гипотезы, 64 параллельных агента с adversarial-проверкой.

Результат: трёхстраничное доказательство, использующее только классические результаты теории графов 1970-х и 1980-х. Ключевая идея: свести задачу к кубическим графам через теорему Джагера, применить теорему о 8-потоке, а финальное препятствие снять линейной алгеброй.

Время: менее часа при инструкции «работай минимум 8 часов».

Что с этим делать прямо сейчас, по ролям?

Автору Дзена и копирайтеру. Структура промпта применима к любой сложной задаче с GPT: запретите модели отвечать «это сложно» или «не хватает данных», потребуйте конкретный результат, установите высокий порог терпения. GPT математика доказательство показала именно через переформулировку, и в текстовых задачах принцип тот же: не давайте модели пути к отступлению.

Маркетологу. Подход с роем агентов, где каждый ищет своё направление и adversarial-агенты атакуют результат, это готовая модель для тестирования гипотез: запускайте несколько параллельных версий промпта и назначайте одного агента «критиком».

Предпринимателю в РФ. GPT-5.6 Sol Ultra пока доступна через API OpenAI. Из российских аналогов: YandexGPT и GigaChat агентную архитектуру с десятками параллельных агентов пока не поддерживают на таком уровне. Но принцип промпта (запрет на отступление, требование конкретного результата) работает с любой моделью.

Частые ошибки

Доказательство не верифицировано. Рецензирования нет, формальной проверки в Lean (пруф-ассистент, программа для машинной верификации доказательств) или другом инструменте тоже нет. Часть изданий уже назвала результат machine-verified, и это неточность. В Википедии в статью о гипотезе добавили строчку, что OpenAI «заявила» о решении, и слово «заявила» там ключевое.

Не путайте «модель нашла доказательство» и «гипотеза доказана». У этой гипотезы есть история развалившихся доказательств.

Указание «работай 8 часов» не заставляет модель считать время. Модели не умеют отслеживать реальное время. Это психологический приём для модели, а не таймер.

Не копируйте промпт дословно для бытовых задач. Архитектура из 64 агентов заточена под задачу, где есть один верифицируемый ответ. Для написания статей или маркетинговых текстов нужна другая структура.

Мнение редакции dzen.guru

Главное в этой истории не сам результат (он ещё может не пройти проверку), а промпт и архитектура. Запрет на отступление, рой независимых агентов, adversarial-проверка на каждом шаге. Я проверял похожий подход на текстовых задачах: когда запрещаешь модели отвечать «не хватает данных» и требуешь конкретный результат, качество ответов вырастает заметно.

Но честная оговорка: история математики полна красивых доказательств, которые разваливались при проверке. Майский результат с задачей Эрдеша проверку выдержал. Здесь, по словам самой OpenAI, техника настолько классическая, что проверка не займёт много времени. Следите за новостями в ближайшие дни.

Доказательство короткое, техника знакома любому специалисту по теории графов, поэтому вердикт математиков может появиться быстро. Если устоит, это будет первый случай, когда языковая модель полностью закрыла полувековую именованную гипотезу. Если нет, гипотеза о двойном покрытии циклами просто пополнит свою коллекцию несостоявшихся доказательств, на этот раз машинным.

Попробуйте промпт-конструктор dzen.guru

Соберите структурированный промпт с запретом на отступление и adversarial-проверкой для своих задач

Попробовать
Поделиться:TelegramVK
Игорь Градов
Игорь Градов

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».

Комментарии

Читайте также

VK заменила ручную разметку 500 млн роликов нейросетью для поиска видео по описанию
ai

VK заменила ручную разметку 500 млн роликов нейросетью для поиска видео по описанию

Разметка видео вручную при базе в 500 миллионов роликов превращается в бутылочное горлышко: инструкции разрастаются, асессоры не успевают, а пики нагрузки…

5 мин
Кризис в журналистике США оставил инструкцию: как побеждать при 100 заявках на слот
ai

Кризис в журналистике США оставил инструкцию: как побеждать при 100 заявках на слот

Российские авторы массово выходят на фриланс, и конкуренция за заказы растёт каждый месяц, а в 2013 году американская журналистика уже прошла через точно такой…

7 мин
Claude агенты без фреймворков: 600 строк Python закрыли 954 задачи за 60 дней
ai

Claude агенты без фреймворков: 600 строк Python закрыли 954 задачи за 60 дней

Агенты Claude (ИИ-агенты, программы, которые сами выполняют задачи и передают работу друг другу) звучат как сложная инженерная история, но один разработчик из…

6 мин