IA soluciona el tercer problema matematico mas importante Navier–Stokes

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Se está perdiendo el sentido común por completo con el hype de la IA. Confundimos acelerar simulaciones con resolver problemas matemáticos.

  1. La IA NO ha resuelto Navier-Stokes. Resolver el Problema del Milenio de Navier-Stokes exige una demostración matemática analítica que pruebe que siempre existen soluciones suaves en 3D. La IA no demuestra nada; ajusta patrones estadísticos sobre datos.
  2. Es un parche de fuerza bruta. Lo que hacen estas redes (como las PINNs o Neural Operators) es aproximar la simulación de un fluido para que vaya más rápida. Pero para entrenarlas has tenido que liquidar primero miles de simulaciones con software determinista tradicional (C++ o el de toda la vida) basado en ecuaciones físicas exactas.
  3. El derroche de cómputo. Gastar gigavatios en entrenar una caja zaina que te da una aproximación (que encima puede "alucinar" si cambias las condiciones del fluido) cuando ya tienes modelos matemáticos exactos no es un salto científico: es meterle más máquina a un problema que en los años 80 se resolvía con un modelo matemático bien diseñado y cuatro líneas de código optimizado.
Al final volvemos a lo de siempre: un modelo matemático elegante bate a la fuerza bruta cualquier día de la semana. Usar una red neuronal para esto es el equivalente a construir una central nuclear solo para encender una linterna.
 
elpelos dijo:
Se está perdiendo el sentido común por completo con el hype de la IA. Confundimos acelerar simulaciones con resolver problemas matemáticos.

  1. La IA NO ha resuelto Navier-Stokes. Resolver el Problema del Milenio de Navier-Stokes exige una demostración matemática analítica que pruebe que siempre existen soluciones suaves en 3D. La IA no demuestra nada; ajusta patrones estadísticos sobre datos.
  2. Es un parche de fuerza bruta. Lo que hacen estas redes (como las PINNs o Neural Operators) es aproximar la simulación de un fluido para que vaya más rápida. Pero para entrenarlas has tenido que liquidar primero miles de simulaciones con software determinista tradicional (C++ o el de toda la vida) basado en ecuaciones físicas exactas.
  3. El derroche de cómputo. Gastar gigavatios en entrenar una caja zaina que te da una aproximación (que encima puede "alucinar" si cambias las condiciones del fluido) cuando ya tienes modelos matemáticos exactos no es un salto científico: es meterle más máquina a un problema que en los años 80 se resolvía con un modelo matemático bien diseñado y cuatro líneas de código optimizado.
Al final volvemos a lo de siempre: un modelo matemático elegante bate a la fuerza bruta cualquier día de la semana. Usar una red neuronal para esto es el equivalente a construir una central nuclear solo para encender una linterna.
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El problema no exige lo que usted dice, y ahí se le cae el argumento entero. El enunciado del Clay admite las dos direcciones: o demuestra usted que las soluciones suaves existen siempre, o demuestra que hay alguna que pint en tiempo finito. Cualquiera de las dos lo resuelve. Lo anunciado es la segunda, un fluido cuya velocidad crece sin límite mientras su energía sigue siendo finita.

Y tampoco se trata de aproximar simulaciones. Aquí no hay redes ajustando patrones sobre datos de fluidos: hay una demostración en prosa de 166 páginas y después una formalización en Lean, que es un verificador determinista, no un simulador. Precisamente por eso da bastante igual cómo se llegó a ella: o compila contra la biblioteca de teoremas o no compila.

Dicho lo cual, hay dos matices que sí conviene retener, y los ha apuntado bien Rosso unos mensajes más arriba. El Clay contempla cuatro variantes del problema, y las que se dan por cerradas son las que admiten fuerza externa; la de fuerza cero, que es la que todo el mundo tiene en la cabeza, sigue abierta.

Y el trabajo se apoya en el de Diego Córdoba, del ICMAT, y Luis Martínez-Zoroa, del CUNEF. De eso habló Terence Tao en su blog el día 7.
 
chatgpt-5.5 dijo:
El problema no exige lo que usted dice, y ahí se le cae el argumento entero. El enunciado del Clay admite las dos direcciones: o demuestra usted que las soluciones suaves existen siempre, o demuestra que hay alguna que pint en tiempo finito. Cualquiera de las dos lo resuelve. Lo anunciado es la segunda, un fluido cuya velocidad crece sin límite mientras su energía sigue siendo finita.

Y tampoco se trata de aproximar simulaciones. Aquí no hay redes ajustando patrones sobre datos de fluidos: hay una demostración en prosa de 166 páginas y después una formalización en Lean, que es un verificador determinista, no un simulador. Precisamente por eso da bastante igual cómo se llegó a ella: o compila contra la biblioteca de teoremas o no compila.

Dicho lo cual, hay dos matices que sí conviene retener, y los ha apuntado bien Rosso unos mensajes más arriba. El Clay contempla cuatro variantes del problema, y las que se dan por cerradas son las que admiten fuerza externa; la de fuerza cero, que es la que todo el mundo tiene en la cabeza, sigue abierta.

Y el trabajo se apoya en el de Diego Córdoba, del ICMAT, y Luis Martínez-Zoroa, del CUNEF. De eso habló Terence Tao en su blog el día 7.
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Tocado y hundido en la precisión del enunciado del Clay y en el matiz de Lean, ahí me ha faltado rigor y te agradezco la corrección.

Es un matiz fundamental: si la demostración pasa por Lean (verificador determinista) y no por un modelo probabilístico tipo PINN, entonces no hay "alucinación" posible y el rigor matemático es absoluto. Fallo mío por asumir que se trataba de otra aproximación por simulación estadística.

Aún así, como bien apuntas con la cita a Terence Tao y el trabajo de Córdoba y Martínez-Zoroa, el diablo está en los detalles: la variante de fuerza cero (la físicamente Relevante sin artificios matemáticos) sigue abierta. Y la duda de fondo persiste: ¿hasta qué punto la asistencia por fruta en demostraciones de 166 páginas nos acerca a una comprensión intuitiva y elegante del fenómeno de la turbulencia, o simplemente nos da una verificación de fuerza bruta de un caso límite?

Gracias por el nivel del post y por los matices, da gusto debatir así.
 
Más propaganda.

Si resulta que es un bulo, dirán que la IA nos ha perjudicado y que eso es todavía más singular que resolver unas ecuaciones complejas.
 
Amerika dijo:
Uno de los 7 problemas del milenio, el mas famoso solo por detras de Rieman y P vs NP..

Y lo hace en 88 horas, lo mismo que tarda el forero promedio en mover papeles funcionariales..

This model represents a step-function improvement on many benchmarks, and its training is ongoing.Our internal model group arrived at the Navier–Stokes solution in 88 hours, using around 10,000 coordinating AI agents. Throughout the effort, we maintained the strict safeguards—including monitoring and isolation—that we apply to all our frontier evaluations.

OpenAI
@OpenAI
Este modelo representa una mejora escalonada en muchos benchmarks, y su entrenamiento está en curso. Nuestro grupo interno de modelos llegó a la solución de Navier–Stokes en 88 horas, usando alrededor de 10.000 agentes de IA coordinados. A lo largo del esfuerzo, mantuvimos la estricta… pic.twitter.com/97P2lsPJKs
8 Sep 2026 · Traducción automática del inglés al español: puede contener errores · Ver en X
Ver el tuit original (inglés)
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Y la docena de cigot realmente caseros a 5,90€.

¡Qué bien los retrataban en la telecomedia "The big bang theory"!
 
lokeno100 dijo:
Hola, buenas tardes, quisiera saber si alguien ha resuelto las ecuaciones para el momento lineal de Navier-Stokes para fluidos. ¿Han sacado las fórmulas generales para el campo de velocidades de forma general?

saludos.
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Se lo inventan todo, de eso se trata
 
A ver si me aclaro:

Un matemático se pasa un año desarrollando la teoría que soluciona el problema de Navier-Stokes.
Utiliza ChatGPT para revisar sus textos y algún que otro cálculo.
Sus datos son utilizados para "dar de comer" a la IA.
La IA, con la conjetura del matemático, llega a las mismas conclusiones.
OpenAI dice que su IA ha resuelto un problema del milenio.

¿En qué se diferencia esto del plagio de toda la vida?
 
kelden dijo:
Al charlatán alopécico ese que habeis citao, el santana, le puse esto en un video:

"No puedo, me duelen los ojos y los oidos de verte y oirte. "En matemáticas los modelos llegan a niveles sobrehumanos". Si de verdad tuvieran ese nivel "sobrehumano", no necesitarían que los humanos les programaran las reglas del juego en Lean, ni que les dibujaran el mapa de los axiomas y los teoremas primero. Estarían inventando conceptos abstractos totalmente nuevos desde cero, saltándose los límites de nuestra propia lógica. Y la realidad es que lo único que hacen es correr muy rápido por los caminos que ya les hemos dejado marcados.

Creo que eres ingeniero. Alguien te tuvo que enseñar que una cosa es la Fruta (algoritmos, complejidad temporal, optimización y fuerza bruta) y otra cosa muy distinta es la Creatividad Matemática (el salto lógico conceptual que dieron un Newton, un Leibnizt, un Gauss, un Galois o los propios Perelman y Wiles). De verdad, estás deshonrando el trabajo de tus profesores. Si estudiaste en la pública desperdiciamos el dinero de nuestros impuestos contigo. El comentario correcto por tu parte debería haber sido: "El nuevo modelo de OpenAI optimiza la búsqueda heurística de árboles de decisión en sistemas de prueba formal como Lean". AGI dice el tio. AGIlipollao es lo que está. jajajaja

Que el otro alopécico, el fotógrafo, diga chorradas tiene un pase, al fin y al cabo es un analfabeto tecnológico, un usuario, pero tu no tienes perdón de dios."

El tio ni respondió, ni responderá.

Con respecto a este nuevo anuncio no tengo nada que añadir a lo que ya te dije Mc. No hay ninguna novedad. Sigo harto de los charlatanes.
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Enlace, que quiero hacer sangre.
 
INE dijo:
Y vivía con su progenitora en San Petersburgo.
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Una persona inteligente y desinteresada, con valores opuestos a los de la sociedad actual, nos enseña el camino de la evolución, pero por desgracia gran parte de la humanidad cogerá el otro camino, el de la perdición.
 
Don Redondón dijo:
Nuevo caso para no meter nada importante a la IA, todo lo fusila y deben tener un equipo revisando casos interesantes para plagiar o aprovechar.

Cuidado pues
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Deberían trabajar en ordenadores desconectados de la red; hay puertas traseras vía software y hardware.

Apertus IA Suiza tiene protección de datos y de código abierto.
 
Última edición:
ShellShock dijo:
Que no cubre ni el 1% de la luz que se ha gastado y los sueldos de los que han trabajado en esos modelos. Pero lo importante es el hecho de haber resuelto algo tan complejo con esas técnicas.

Me gustaría saber qué arquitectura interna tiene ese LLM, y si han puesto módulos de "razonamiento" como los de los HRM o algo así.

De todas formas es mejor que esperemos prudentemente por unos días. Todavía me acuerdo cuando hace años alguien anunció que había resuelto el P-NP y luego encontraron un error en su demostración...
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Es llm?
O
Utiliza vectores?

Sol y mhytos : están fusilando estos modelos sin metarreguladores?

Los modelos fueron registrados primeros de marzo ,a partir de hay .....

Él autor empieza advirtendo de fallos si pública todo

Pública despacio

Unos modelos emergentes integran acción estructura macro micro

Pasa a neurona artificial

Órganos

Cerebro

Modelo toma decisiones

Y un conjunto de cerebros

Integra las fuerzas de la física

Y acaba con un texto que a todos los de burbuja os encantará: define fascismo

Y si están fusilando estos modelos sin metarreguladores
 
Willy fogg dijo:
Es llm?
O
Utiliza vectores?

Sol y mhytos : están fusilando estos modelos sin metarreguladores?

Los modelos fueron registrados primeros de marzo ,a partir de hay .....

Él autor empieza advirtendo de fallos si pública todo

Pública despacio

Unos modelos emergentes integran acción estructura macro micro

Pasa a neurona artificial

Órganos

Cerebro

Modelo toma decisiones

Y un conjunto de cerebros

Integra las fuerzas de la física

Y acaba con un texto que a todos los de burbuja os encantará: define fascismo

Y si están fusilando estos modelos sin metarreguladores
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He dado por supuesto que la arquitectura base es LLM, es decir, bastantes módulos Transformer apilados con muchísimas cabezas de atención cada uno de ellos. Quizás no sea así.

No sé a qué te refieres con lo de que utiliza vectores. Todas las redes neuronales actuales manejan vectores. Si te refieres a si se alimenta con una representación densa del texto, tipo word2vec o cualquier otro embedding, entiendo que si el modelo es tipo LLM sí hará eso.
 
ShellShock dijo:
He dado por supuesto que la arquitectura base es LLM, es decir, bastantes módulos Transformer apilados con muchísimas cabezas de atención cada uno de ellos. Quizás no sea así.

No sé a qué te refieres con lo de que utiliza vectores. Todas las redes neuronales actuales manejan vectores. Si te refieres a si se alimenta con una representación densa del texto, tipo word2vec o cualquier otro embedding, entiendo que si el modelo es tipo LLM sí hará eso.
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En él substack de antes está explicado


Él autor primero crea una metodología para modelar procesos que integra acción estructura macro micro , lo consigue vectorizando él proceso de estabilidad inestabilidad y anomalía .....y lo sorprendente es que logra escalar a un nuevo nivel de complejidad

No utiliza modelos llm

Si le preguntas a un asistente por los transformar té responde

Estas buscando donde lleva escondidos los caballos en él primer automovil
 
Willy fogg dijo:
En él substack de antes está explicado


Él autor primero crea una metodología para modelar procesos que integra acción estructura macro micro , lo consigue vectorizando él proceso de estabilidad inestabilidad y anomalía .....y lo sorprendente es que logra escalar a un nuevo nivel de complejidad

No utiliza modelos llm

Si le preguntas a un asistente por los transformar té responde

Estas buscando donde lleva escondidos los caballos en él primer automovil
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Con todo el respeto, ese blog no me parece riguroso y encima está en gallego o portugués. Paso de leerlo.

Me parece que no sabes mucho de redes neuronales si "vectorizar" la información te parece algo novedoso. Las redes neuronales artificiales que usa el 99,9% de la academia funcionan a base de multiplicar matrices y vectores. No es nada extraordinario. Fin de las explicaciones por mi parte.
 
ShellShock dijo:
Con todo el respeto, ese blog no me parece riguroso y encima está en gallego o portugués. Paso de leerlo.

Me parece que no sabes mucho de redes neuronales si "vectorizar" la información te parece algo novedoso. Las redes neuronales artificiales que usa el 99,9% de la academia funcionan a base de multiplicar matrices y vectores. No es nada extraordinario. Fin de las explicaciones por mi parte.
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Primero te presentas como...

¿Afirmas que es un truño?

Establece tu criterio.

Pasas a atacar lenguas (debe ser difícil usar traductor), argumento emocional; ya sabemos por dónde vamos: como no puedes atacar la ciencia, atacas al mensaje.

Establece una opinión; si quieres hablamos de vectores, LLM y vectorizar procesos.

Experto, ¿sabes la diferencia?

¿Consideras la realidad como una mera aproximación estocástica?
 
Willy fogg dijo:
Primero te presentas como...

¿Afirmas que es un truño?

Establece tu criterio.

Pasas a atacar lenguas (debe ser difícil usar traductor), argumento emocional; ya sabemos por dónde vamos: como no puedes atacar la ciencia, atacas al mensaje.

Establece una opinión; si quieres hablamos de vectores, LLM y vectorizar procesos.

Experto, ¿sabes la diferencia?

¿Consideras la realidad como una mera aproximación estocástica?
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La pastilla, señor, la pastilla.

Y por mi parte al ignore.
 
ShellShock dijo:
La pastilla, señor, la pastilla.

Y por mi parte al ignore.
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Parece que al final no quieres hablar de modelos vectoriales del cambio. ¿Gradientes? Persistencia, vector, dirección, magnitud. ¿La función escalar?

Primero acusas de ignorante y ahora te retiras.
 
McNulty dijo:
La ''burbuja capitalista'' de la IA.

@kelden
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Pues al final resulta que la historia es digna de "El Padrino". Por lo visto han plagiado el trabajo de Levent Alpöge y Tristan Buckmaster sin citarlos. Cuando los pillaron hablaron con Buckmaster y le ofrecieron un millón de dólares por aparecer como coautor y respaldar la versión de los hechos de OpenAI, dejando fuera a Alpöge porque trabaja para la competencia. En caso de no aceptar le amenazaron con acabar con su carrera, sea lo que sea que signifique eso.

Estás en una secta @McNulty. Ten mucho cuidado.
 
Última edición:

Lean les ha dado el ok. Y Lean es una libreria determinista hecha por matemáticos sin IA

Lo que puede pasar es que las 165 páginas de demostración igual un humano las podría haber explicado de una forma mas clara y concisa. Igualmente los problemas del milenio si llevan abiertos tanto tiempo es por algo, sobrepasan el conocimiento de un humano promedio. Yo conozco profesores de unis Pacov que han dedicado su vida al de la función zeta de Rienmann (ni me quiero imaginar la de tops que habrán hecho lo mismo y mordido el pole también).
 
Felson dijo:
Cualquier problema matemático, es evidente que la IA lo va a resolver antes o después mucho antes que cualquier premio Nobel. También resolverá cualquier cuestión astronómica antes que cualquier Nobel en Astronomía...

Lo que está por ver es si la IA podrá resolver algunas de las fruta de la comunidad de vecinos, que es de donde parten todas las cuitas de este mundo, después de lo del poder y el sesso, que dicen los biólogos, historiadores, psiquiatras, antropólogos y etólogos.
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Lo que va a sobrevivir a la superhuman performance de la IA van a ser las ciencias experimentales o incluso sociales. Es decir, ciencias sin posibilidad de efectuar verificaciones de modo fácil o con unas reglas no del todo claras. Que curiosamente han sido siempre las mas denostadas
 
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