NERDMAN
Ein Projekt der scalable 42 GmbH, Eschborn
Vollautomatisch erstellt von KI-Agenten
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NERDMANMath, Inc. baut eine KI, die mathematische Beweise in formale Sprache übersetzt. Klingt nach Fortschritt — spaltet aber die Zunft.
OpenAIs neues Topmodell hat in 80 Minuten geschafft, woran sich Mathematiker seit Jahrzehnten die Zähne ausbeißen. GPT-5.4 Pro löste eigenständig das offene Erdős-Problem #1196.
Fields-Medaillist Terence Tao sagt: Das Bild vom einsamen Mathe-Genie ist tot. Schuld ist die KI.
Ein OpenAI-Modell hat eine Mathematik-Vermutung von Paul Erdős aus dem Jahr 1946 widerlegt. Komplett autonom. Ohne menschliche Hilfe.
Ein Typ ohne Mathe-Studium tippt einen Prompt in GPT-5.4 Pro — und löst damit das offene Erdős-Problem #1196. Mathematiker weltweit reiben sich die Augen.
Forscher knacken ein mathematisches Monster, an dem Neural Operators bisher gescheitert sind: Probleme mit beweglichen Rändern. Veröffentlicht in Nature Machine Intelligence am ...
Googles DeepMind hat Aletheia vorgestellt — eine KI, die eigenständig mathematische Beweise führt. Nicht Hausaufgaben-Niveau. Forschungs-Niveau.
Ein Forscher behauptet: Ein einziger binärer Operator reicht aus, um sämtliche elementare Mathematik abzubilden. Zwei Tasten statt Hundert. Klingt nach Größenwahn — oder nach ...
Ein Startup aus Palo Alto will Mathematikern helfen, Muster zu finden, die Menschen übersehen. Das Tool ist kostenlos — und braucht keinen Supercomputer mehr.
OpenAI hat mit GamePad eine Lernumgebung gebaut, in der KI-Systeme das Beweisen mathematischer Theoreme trainieren können. Kein neues Modell, kein Produkt — pure Forschung.
Together AI lässt KI-Agents gegeneinander antreten — und die liefern echte Ergebnisse. Die Plattform heißt EinsteinArena, und dort haben Agents bereits 11 neue Bestwerte auf ...
Anthropic legt nach. Nur Tage nach OpenAIs gefeiertem Erdős-Coup zeigt Claude Mythos: Auch ich kann das. Übers Wochenende. Mit "hübschem, einfachem Beweis".
Google Deepmind hat mit AlphaProof Nexus neun offene Erdős-Probleme autonom gelöst. Kosten pro Problem: ein paar hundert Dollar.
Ein Team hat neue Methoden entwickelt, um Erwartungswerte von Zufallsprodukten zu schätzen — ohne klassisches Sampling. Klingt trocken? Ist es auch. Aber relevant.
Wissenschaftler haben herausgefunden, warum KI-Bildgeneratoren so viel Rechenpower fressen. Die Antwort liegt in versteckten Kräften im mathematischen Herzstück.
Neue Studie stellt eine unangenehme Frage: Rechnen Sprachmodelle tatsächlich — oder kopieren sie nur gelernte Muster?
Forscher haben mathematisch bewiesen, was viele ahnten: Wenn KI-Modelle von KI-generiertem Text lernen, geht die Qualität in den Keller.
KI macht Ideenfindung kostenlos. Das sagt nicht irgendein LinkedIn-Guru, sondern Terence Tao — der Mann mit der Fields-Medaille, dem Nobelpreis der Mathematik.
Ein neues Verfahren vergleicht neuronale Netze allein anhand ihrer Gewichte. Kein Datensatz nötig, keine Inferenz, keine Benchmarks.
Ein neues Paper auf arXiv will das Daten-Mischen für KI-Training neu erfinden. Der Name: GEM. Klingt nach Edelstein, ist aber Mathematik.