हम एक आंतरिक अत्याधुनिक मॉडल से प्राप्त कई तरह के नए गणितीय परिणाम जारी कर रहे हैं.
गणित समुदाय के साथ परिणाम साझा करने के तरीके को मानकीकृत करने के लिए, हम सर्वोत्तम पद्धतियाँ विकसित करने पर उन्नत अध्ययन संस्थान के स्वतंत्र गणित और कृत्रिम बुद्धिमत्ता सलाहकार समूह(एक नई विंडो में खुलेगा) से परामर्श कर रहे हैं. हम इन परिणामों को जारी करने की प्रक्रिया में उनकी सलाह और सार्वजनिक अनुशंसाओं(एक नई विंडो में खुलेगा) को शामिल कर रहे हैं.
इस बार हम परिणामों को GitHub रिपॉज़िटरी में प्रकाशित कर रहे हैं. साथ ही, शोधपत्रों में संशोधन और संदर्भ देने के लिए नियम भी साझा कर रहे हैं. इन परिणामों को जारी करने के लिए हम समुदाय द्वारा संचालित अन्य विकल्प भी तलाश रहे हैं, जो समिति के दिशानिर्देशों के अनुरूप हों. भविष्य में परिणाम जारी करते समय हम संदर्भों, गणितीय व्याख्या और परिणामों की प्रस्तुति को बेहतर बनाकर शोधपत्रों की गुणवत्ता और सुधारने के लिए प्रतिबद्ध हैं, ताकि उन्हें समझना आसान हो.
अपनी GitHub रिपॉज़िटरी में हम कई प्रमाणों के औपचारिक निरूपण Lean में साझा कर रहे हैं. यह एक प्रोग्रामिंग भाषा है, जिससे कंप्यूटर के ज़रिए गणितीय प्रमाणों की जाँच की जा सकती है. जैसे-जैसे हमें और औपचारिक निरूपण मिलेंगे, हम उन्हें रिपॉज़िटरी में जोड़ते जाएँगे.
वैज्ञानिक पारदर्शिता और खुलेपन को बढ़ावा देने के लिए, हम रिपॉज़िटरी में इस बारे में अतिरिक्त विवरण भी प्रकाशित कर रहे हैं कि हमने ये परिणाम कैसे प्राप्त किए. इनमें मॉडल की रीज़निंग के 10 सारांश, ChatGPT पर Pro के उपयोग के संदर्भ में खर्च हुए कंप्यूटिंग संसाधनों के अनुमान और उन प्रश्नों की संख्या के आँकड़े शामिल हैं, जिन्हें हल करने का प्रयास किया गया. प्रत्येक परिणाम के लिए औसतन उतने कंप्यूटिंग संसाधन लगे, जितने ChatGPT Pro को लगभग तीन घंटे तक चिंतन करने में लगते हैं.
हम चाहते हैं कि यह प्रगति मानव ज्ञान की सीमाओं का विस्तार करे और गणित में आगे की प्रगति का मार्ग खोले. एआई से प्राप्त प्रमुख परिणामों को समझने के लिए हम कार्यशालाओं, सम्मेलनों और विशेष कार्यक्रमों की एक शृंखला को वित्तीय सहायता देंगे—इस बारे में हम निकट भविष्य में और जानकारी साझा करेंगे.
हम वैज्ञानिकों को सीधे नवीनतम क्षमताओं से सशक्त बनाना चाहते हैं और इन परिणामों को उत्पन्न करने वाले मॉडल को ज़िम्मेदारी से उपलब्ध कराने पर काम कर रहे हैं. इसीलिए गणित और अन्य विज्ञानों में अपने आंतरिक अत्याधुनिक मॉडलों का मूल्यांकन जारी रखना महत्वपूर्ण है, ताकि हम उन क्षेत्रों को आगे बढ़ाने वाले साधनों के विकास में तेज़ी ला सकें. हम समुदाय की प्रतिक्रियाओं पर अमल करते रहेंगे और भविष्य में प्रमुख वैज्ञानिक प्रगतियों की जानकारी सार्वजनिक करने के अपने मानकों को अद्यतन करते रहेंगे.
