Филдсовский лауреат Тимоти Гауэрс опубликовал отчет об эксперименте, который заставляет пересмотреть границы применимости языковых моделей в фундаментальной науке. Он передал ChatGPT 5.5 Pro несколько открытых математических задач и получил исследование уровня PhD менее чем за час. При этом Гауэрс не использовал сложные инженерные промпты и никак не корректировал ход решения.

В качестве теста использовались задачи из свежей статьи Мела Натансона по аддитивной теории чисел. Одна из проблем требовала найти верхнюю границу для диаметра числовых множеств с заданными свойствами суммы. Модель вычисляла 17 минут и выдала оптимальную квадратичную оценку. Нейросеть обошла громоздкую индуктивную конструкцию оригинального автора, догадавшись применить более эффективное множество Сидона. Еще две с половиной минуты потребовалось ChatGPT, чтобы сгенерировать готовый LaTeX-файл, отформатированный по стандартам академического препринта.

Этот прецедент ломает привычный пайплайн входа в академическую среду. Традиционно обзорные статьи с перечислением новых комбинаторных параметров служили безопасной базой несложных открытых задач для первой публикации аспирантов. Теперь базовый критерий сложности сдвигается: научная проблема имеет смысл для человека только в том случае, если она оказалась не по зубам LLM.