Aleph-agenttimme, jota @OpenAI:n GPT-5.2 ohjasi, sai 668/672, 99,4 % hypertehokkuudella @gtsoukal ym. PutnamBenchissä (vaikein muodollinen matematiikan testi), mikä on ratkaiseva askel luonnollisen kielen automatisoidussa koodingeneraatiossa — englanti ohjelmointina — ja tulokset ovat hallusinaatiovapaita

🚀 Aleph-todistaja meni juuri PETOMOODIIN 4 matematiikan ongelmaa ratkaisematta 20+ vuoteen. Muodolliset todistukset Lean 4:ssä. Alle 48 tuntia. Alle 5 000 dollaria yhteensä. ✅ Binomi-häntärajojen konjektuuri (Telgarsky, 2009) ✅ Kvanttiporttihilaapproksimaatio (Greene & Damelin, 2015)* ✅ Erdős 124 ✅ Erdős 481 ✅ #1 PutnamBenchin tulostaulukossa Tekoälymatematiikan aikakausi on täällä. Erityiskiitos @BorisHanin:lle ja @ylecun:lle tämän toteuttamisesta 🙏 Ja valtavat kiitokset @LeanFRO tiimille — mikään tästä ei ole mahdollista ilman uskomatonta perustaa, jonka olet rakentanut. Aleph tulee pian saataville yleisölle, pysykää kuulolla! *ehdollinen Sardarin (2015) tuloksille, virallistaminen odottaa

Aleph-tutkijamme saavutti juuri sijan #1 PutnamBenchissä, joka on Putnam-ongelmista rakennettu vertailuarvo – yksi vaikeimmista yliopistotason matematiikan olympialaisista – täysin formalisoituna koneella tarkistettuilla todistuksilla ilman ihmisen osallistumista. Putnamin ongelmia pidetään usein vaikeampina kuin IMO-ongelmia, ja ne kattavat laajan kirjon aiheita, kuten laskentaa, lukuteoriaa, ryhmäteoriaa ja muita matematiikan keskeisiä alueita. Tämä on vahva todiste siitä, että tekoäly pystyy käsittelemään syvällistä, monivaiheista päättelyä oikeellisuudentakuilla — samaa teknologiaa, jota käytämme todellisten ohjelmistojen, laitteistojen ja tieteellisten löytöjen varmistamiseen, jotka vaativat muodollista logiikkaa.