Desde ontem, tenho trabalhado com o meu colaborador Piotr Pokora em um problema relacionado a superfícies logarítmicas. Estávamos tentando descobrir como pesquisar o espaço combinatório de possíveis configurações de linhas em um quartico suave, a fim de maximizar a chamada inclinação de Chern. Em termos numéricos, fizemos muitos exemplos, e o famoso quartico de Fermat x^4 + y^4 + z^4 + w^4 = 0 é atualmente o detentor do recorde para a inclinação (= 8/3) para uma configuração particular de 16 linhas (veja nosso artigo). Este era o máximo esperado, que temos tentado superar ou provar nos últimos dois anos. Hoje, executei o problema com a versão mais avançada do GPT Pro usando um prompt robusto que incluía muitos detalhes sobre o problema e o texto completo do nosso artigo. Recebi uma visão muito interessante: usar programação linear mista. Esta abordagem supera de longe as técnicas de força bruta, incluindo o recozimento simulado. Nós mesmos não havíamos visto isso, mas o modelo encontrou essa percepção e explicou como escrever um código eficiente usando o SciPy. Agora percebo que somos três no escritório: dois humanos e um sistema agente com habilidades e um poder computacional substancial. As habilidades estão se tornando cada vez mais importantes, e essa harness agente produz resultados incríveis. Sinto que mudei completamente minha perspectiva. Ainda gosto de colaborar com humanos, mas delego buscas profundas, ideação ousada e exploração extensa para os modelos. É simplesmente mais rápido e eficiente. E o progresso é real. Agora temos um caminho concreto a seguir.