El 7 de octubre de 2026, OpenAI registró la retirada de tres manuscritos de su colección matemática tras un error de signo. El historial también anotó reparaciones de pruebas en otros 14 manuscritos y actualizaciones de citas o versiones en 13 más. Tras las retiradas, el catálogo pasó de los 722 manuscritos del lanzamiento a 719, agrupados en 372 familias.

La colección se anunció el 6 de octubre y reúne trabajos producidos en gran parte por un modelo interno de OpenAI que no se había publicado. La empresa anotó los cambios en el historial del repositorio y mantiene allí el catálogo de manuscritos.

OpenAI registra retiradas y revisiones

El error de signo invalidó un argumento de cancelación de la traza de estabilización y afectó a los tres manuscritos que OpenAI retiró. El historial distingue esas retiradas de las otras revisiones: 14 manuscritos recibieron reparaciones de pruebas y 13 más, actualizaciones de citas o versiones.

La colección se suma a otros anuncios matemáticos de la empresa, entre ellos su afirmación sobre Navier–Stokes, que ya cubrimos aquí.

De 722 manuscritos a 719 en 372 familias

El catálogo inicial, publicado el 6 de octubre, contenía 722 manuscritos en 372 familias. Después de las tres retiradas, el listado pasó a 719 manuscritos y mantuvo las 372 familias.

Una familia agrupa trabajos relacionados: puede reunir un resultado principal con artículos complementarios, consecuencias o demostraciones alternativas. Por eso, el número de manuscritos no equivale al de problemas matemáticos resueltos ni al de teoremas aceptados de forma independiente.

Qué cuenta la cifra de Lean

OpenAI informó de que 300 de los 719 resultados principales, aproximadamente el 42 %, estaban formalizados en Lean. Lean es un asistente de demostración que permite expresar pruebas en un lenguaje formal y comprobarlas de manera automática a partir de sus definiciones y supuestos.

Ese recuento corresponde a resultados formalizados. La revisión por pares y la aceptación matemática son evaluaciones distintas: la formalización permite comprobar una prueba dentro de un sistema formal, mientras que el examen del resultado también requiere valorar qué afirma el manuscrito y cómo encaja con esa formulación.

OpenAI sitúa sus resultados en distintas fases de verificación y advierte de que algunos trabajos sin formalización en Lean podrían contener problemas.