تتعاون GPT-5.6 وFable 5 لحل مشكلة رياضية عمرها 25 عامًا

ديميتريس بابايليوبولوس، الباحث الرئيسي في أبحاث مايكروسوفت والأستاذ المشارك في جامعة ويسكونسن-ماديسون، تعاون مع نماذج الذكاء الاصطناعي GPT-5.6 وFable 5 لإثبات أن خوارزمية من خطوتين يمكنها تحقيق الاستعادة الدقيقة في كشف MIMO عند عتبة الاحتمالية القصوى، وهي مشكلة ظلت دون حل لمدة 25 عامًا. كشف MIMO هو مشكلة كلاسيكية في الاتصالات اللاسلكية حيث يجب على المستقبل استعادة البتات المرسلة من إشارة مختلطة ومزعجة. يتطلب كشف الاحتمالية القصوى الساذج بحثًا شاملًا، وهو أسي. في عام 2001، اقترح حسيني وفيكالو جهاز فك ترميز كروي زعموا أنه يعمل في زمن متعدد الحدود، ولكن في عام 2005 أثبت يالدن وأوتيرستن أن تعقيده المتوقع كان في الواقع أسيًا. فشلت الأساليب اللاحقة مثل الاسترخاء شبه المحدد، والبحث المحلي لقلب البتات، وAMP، وأساليب الفيزياء الإحصائية في مطابقة العتبة تمامًا. قدمت نماذج الذكاء الاصطناعي مسارات للإثبات: استخدم GPT-5.6 نهجًا قائمًا على AMP، بينما استخدم Fable 5 نهج 'LMMSE الموقّع مع قلب البتات الجشع'، والذي اختاره بابايليوبولوس ثم طلب من GPT تحسينه. بعد أسبوع من التبسيط التكراري، حصلوا على إثبات أن الخوارزمية تعمل في زمن متعدد الحدود O(N^3)، مع خطوة الجشع التي تتطلب O(N log N) خطوات. تقوم الخوارزمية أولاً بتنفيذ تقريب LMMSE، ثم قلب البتات الجشع، ويظهر الإثبات أنها تنتهي دائمًا عند سلسلة البتات المرسلة الحقيقية.