El 6 de octubre de 2026 se informó de que OpenAI planeaba publicar cientos de resultados matemáticos en GitHub. Ese mismo día, la portavoz Lindsay McCallum dijo que la empresa aún no había fijado la hora. Por separado, OpenAI afirmó que un modelo interno había resuelto más de 100 problemas abiertos de larga data, incluido el problema del Milenio de Navier–Stokes.
El plan de publicación matemática de OpenAI
La publicación prevista reunía cientos de resultados, según el plan que se dio a conocer el 6 de octubre. McCallum dijo que OpenAI preparaba la divulgación de nuevos resultados con consejos de su Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence, del Institute for Advanced Study, y recomendaciones públicas.
La cifra de cientos se refería al lote que la empresa planeaba publicar. La afirmación de más de 100 problemas, en cambio, describía lo que OpenAI decía que su modelo había resuelto.
Qué afirma OpenAI sobre su modelo
McCallum dijo que el entrenamiento de un nuevo modelo interno había comenzado el 28 de agosto de 2026 y que este había resuelto más de 100 problemas abiertos de larga data en la mayoría de las áreas de las matemáticas. Según OpenAI, entre ellos estaba el problema del Milenio de Navier–Stokes, relacionado con las ecuaciones que describen el movimiento de los fluidos.
Por qué algunos matemáticos cuestionan la divulgación
En agosto, OpenAI reunió a alrededor de 40 matemáticos para hablar de las capacidades de la IA en matemáticas y de cómo comunicar sus resultados. Bryna Kra contó que los asistentes pidieron artículos explicativos, en lugar de depender únicamente de entradas de blog o publicaciones breves.
Para Kra, explicar el trabajo en artículos permite a otros matemáticos comprenderlo y aprovecharlo. También señaló que los anuncios breves pueden dejar poco espacio para desarrollar el razonamiento y reconocer las aportaciones previas.
La disputa de autoría entre Buckmaster, Alpöge y Bubeck
Tristan Buckmaster acusó a OpenAI de adelantarse a un trabajo relacionado que desarrollaba con Levent Alpöge, empleado de Anthropic, en una investigación personal. Buckmaster también dijo que Sébastien Bubeck pareció sugerir que Alpöge no debía figurar como autor de un artículo. Bubeck negó haber pedido que Alpöge quedara fuera de la lista de autores.
Herramientas para organizar matemáticas asistidas por máquinas
Hexagon es un repositorio de material matemático generado principalmente por IA. Palomar es un registro de matemáticas verificadas por máquinas.
