OpenAI ไขปริศนา Navier–Stokes ด้วยโมเดลลับและระบบ Agent Swarm
OpenAI เผยแพร่เอกสารพิสูจน์ความไม่ต่อเนื่องของ Navier–Stokes ความยาว 166 หน้า ใช้เวลาเทรนโมเดลใหม่ตั้งแต่ 28 สกปรก พร้อมระบบเอเจนต์หลายกลุ่มทำงานร่วมกัน
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- OpenAI พิสูจน์ว่าสมการ Navier–Stokes สามมิติเกิด singularity ได้ในเวลาจำกัด
- ใช้โมเดลภายในองค์กรที่ทรงพลังกว่า GPT-6 Astra ร่วมกับระบบ Agent สวอม
- การตรวจสอบ Lean formalization เสร็จสิ้นใน 17 ชั่วโมงโดย GPT-6 Astra
- OpenAI ประกาศจะไม่รับเงินรางวัล Millennium Prize มูลค่า 1 ล้านดอลลาร์
เมื่อวันที่ 8 กันยายน OpenAI ได้เผยแพร่เอกสารงานวิจัยความยาว 166 หน้า พร้อมการตรวจสอบด้วยระบบ Lean formalization ซึ่งเป็นการพิสูจน์ว่าสมการ Navier–Stokes แบบ incompressible สามมิติสามารถพัฒนาไปสู่จุดที่เรียกว่า singularity ได้ในเวลาจำกัด จากของไหลที่เริ่มจากหยุดนิ่งภายใต้แรงภายนอกที่เรียบ โดยมีความเร็วเพิ่มขึ้นอย่างไร้ขอบเขตในขณะที่พลังงานรวมยังคงจำกัด ถือเป็นการปิดฉากปัญหาข้อสอบระดับ Millennium Prize ของ Clay Math Institute ในรอบเก้าสิบปีนับตั้งแต่ยุคของ Leray
เบื้องหลังความสำเร็จนี้ไม่ได้มาจากโมเดล GPT-6 Astra ที่เปิดตัวไปก่อนหน้า 5 วัน แต่มาจากโมเดลภายในองค์กรที่เริ่มฝึกฝนตั้งแต่วันที่ 28 สิงหาคม ซึ่ง OpenAI ระบุว่ามีความสามารถสูงกว่า GPT-6 Astra อย่างมาก และทำคะแนนทดสอบมาตรฐานด้านคณิตศาสตร์ได้อย่างไร้คู่แข่ง โดย Astra เข้ามามีบทบาทเพียงขั้นตอนสุดท้ายในการผลิตและตรวจสอบ Lean formalization ภายในเวลา 17 ชั่วโมงเท่านั้น
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
สิ่งที่น่าสนใจยิ่งกว่าตัวโมเดลสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ระบบเอเจนต์คือการทำงานแบบ 'Swarm' โดยมีการตัดสินใจออกแบบที่สำคัญ 3 ประการ ได้แก่:
- ไม่สั่งให้สวอมแก้สมการ Navier–Stokes โดยตรง แต่แบ่งกลุ่มเอเจนต์ออกเป็นกลุ่มย่อยและมอบหมายสมเพนท์ตามข้อความ 4 ข้อในโจทย์หลัก
- ให้กลุ่มย่อยแก้ปัญหาที่ง่ายกว่าก่อน เช่น สมการ Euler แบบไม่มีแรงกระทำ ซึ่งสำเร็จโดยเอเจนต์ราว 100 ตัวในเวลา 50 ชั่วโมง ก่อนนำผลลัพธ์มาเป็นตัวกระตุ้นให้กลุ่ม Navier–Stokes
- แต่ละกลุ่มสื่อสารกันเองภายใน และใช้ Codex เป็นตัวกลางในการกลั่นกรองและรวมข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ที่สุดเพื่อส่งต่อเป็นพรอมต์ถัดไป
การใช้ระบบ Agent Swarm ในงานวิจัยคณิตศาสตร์ระดับสูงนี้สะท้อนให้เห็นถึงจุดเปลี่ยนสำคัญในการพัฒนา AI ที่ก้าวข้ามจากการตอบคำถามแบบเดี่ยวไปสู่การร่วมมือกันแก้ปัญหาซับซ้อนผ่านการแบ่งย่อยงานและการกลั่นกรองข้อมูลอัตโนมัติ ซึ่งอาจเป็นโมเดลสำคัญสำหรับการค้นคว้าวิทยาศาสตร์ในอนาคต
บทสรุปทางคณิตศาสตร์ระบุว่าสำหรับความหนืดเชิงบวกทุกค่า จะมีแรงภายนอกที่ราบรื่นซึ่งทำให้ของไหลที่เริ่มต้นจากหยุดนิ่งมีความเร็วสูงสุดพุ่งเข้าสู่อนันต์เมื่อเข้าใกล้เวลาที่ 1 ส่งผลให้ไม่มีโซลูชันแบบเรียบที่มีพลังงานจำกัดสำหรับทุกช่วงเวลาภายใต้แรงและเงื่อนไขนั้น อย่างไรก็ตาม OpenAI ยืนยันว่าจะไม่ขอรับเงินรางวัลหนึ่งล้านดอลลาร์สำหรับผลงานชิ้นนี้
ที่มา: Dev.to
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น