GPT-5.6 ve Fable 5 Bir Araya Gelerek 25 Yıllık Matematik Problemini Çözdü

Microsoft Research'te baş araştırmacı ve Wisconsin–Madison Üniversitesi'nde doçent olan Dimitris Papailiopoulos, yapay zeka modelleri GPT-5.6 ve Fable 5 ile işbirliği yaparak, MIMO algılamada maksimum olabilirlik eşiğinde iki adımlı bir algoritmanın tam kurtarma sağlayabileceğini kanıtladı. Bu problem 25 yıldır çözülememişti. MIMO algılama, kablosuz iletişimde alıcının gürültülü, karışık bir sinyalden iletilen bitleri geri kazanması gereken klasik bir problemdir. Saf maksimum olabilirlik algılama, üstel karmaşıklıkta olan kapsamlı arama gerektirir. 2001'de Hassibi ve Vikalo, polinom zamanda çalıştığını iddia ettikleri bir küre kod çözücü önerdi, ancak 2005'te Jaldén ve Ottersten, beklenen karmaşıklığın aslında üstel olduğunu kanıtladı. Yarı kararlı gevşetme, bit çevirme yerel araması, AMP ve istatistiksel fizik yöntemleri gibi sonraki yaklaşımların hiçbiri eşiği tam olarak karşılayamadı. Yapay zeka modelleri kanıt yolları sağladı: GPT-5.6 AMP tabanlı bir yaklaşım kullanırken, Fable 5 'işaretli LMMSE artı açgözlü bit çevirme' yaklaşımını kullandı; Papailiopoulos bunlardan ikincisini seçti ve GPT'nin iyileştirmesini sağladı. Bir haftalık yinelemeli sadeleştirme sonucunda, algoritmanın polinom zamanında O(N^3) çalıştığına ve açgözlü adımın O(N log N) adım gerektirdiğine dair bir kanıt elde ettiler. Algoritma önce LMMSE yuvarlama yapar, ardından açgözlü bit çevirme uygular ve kanıt, her zaman gerçek iletilen bit dizisine ulaştığını gösterir.