Vi snakker ofte om store sprang innen AI for matematikk, men jeg synes de små trinnene er like imponerende. Matematikkens fremtid er nå. Jeg jobbet med en spesiell oppgave: å finne et saksfritt bevis på representasjonen av den lokale Néron-funksjonskorreksjonen ved hjelp av en kombinasjon av multiplikative kasusrelaterte korreksjonstermer. Det er en ekstremt kjedelig, saksavhengig og ganske frastøtende type bevis. Så jeg ga innspillene fra papiret mitt og spurte GPT Pro om det kunne foreslå et saksfritt bevis. Etter omtrent 15 minutter mottok jeg en vakker, konseptuell forklaring som påkalte den fulle kraften til den degenererte fiberens doble graf - sammen med det forbløffende forslaget om at en litt normalisert versjon av den lokale feilkorreksjonen faktisk er en energifunksjonell. Jeg ble sjokkert. Jeg hadde aldri forventet en så dyp innsikt. I ettertid kan jeg nå se hva jeg hadde gått glipp av. Men jeg gikk glipp av det - og modellen ledet meg hele veien til beviset. Dette nye beviset er langt mer elegant enn det forrige. Jeg hadde bare en vag visjon, en gjetning om at en slik tilnærming kunne fungere, men modellens kombinasjon av dyp litteraturbevissthet og den kombinatoriske kraften i dens tresøkestrategier førte meg direkte til den konseptuelle kjernen av beviset. Ser frem til hva andre modeller også kan tilby.