Claude Fable이 Jacobian Conjecture 반례를 찾았다는 주장
Claude Fable produced a counterexample to the Jacobian Conjecture
TL;DR Highlight
Claude Fable이 Jacobian Conjecture의 반례를 찾았다는 트윗이 화제
Who Should Read
LLM이 수학·탐색 문제에서 실제로 쓸모 있는 결과를 내는지 궁금한 AI 활용 개발자
Core Mechanics
- 원문 본문은 없다
- 제공된 글에는 본문이 없고 제목과 댓글만 있다.
- 제목은 Claude Fable이 Jacobian Conjecture 반례를 냈다고 말한다.
- 원문에서 확인 가능한 내용은 제목뿐
- 반례를 어떻게 찾았는지는 원문에 없다.
- 프롬프트나 추론 과정도 원문에 없다.
Community Reactions
- 반례 크기가 작아 놀랍다는 반응
- 10여 년 전 변수 약 16개, 항 80~700개 다항식을 무차별 대입하던 사람들이 반례 차수 하한을 200쯤으로 봤다는 경험담이 있었다.
- 이에 비해 차수 7에서 찾았다는 점이 놀랍다는 의견이다.
- 1997년 대학원생도 찾을 수 있었다는 의견
- 반례가 약 3일 컴퓨터 탐색으로 찾을 수 있는 수준이라는 댓글이 있었다.
- 지능이 규모 있게 투입되지 않아 이런 결과가 묻혀 있었다는 의견도 있었다.
- 검증과 과정 공개가 병목이라는 의견
- 수학 vibe coding을 몇 달 해 봤더니 발견보다 검증에 시간이 더 든다는 경험담이 있었다.
- 어떻게 찾았는지 전체 대화나 추론 기록을 보고 싶다는 댓글이 여럿이었다.
- 브루트포스의 고급판으로 보면 합리적이라는 의견
- 반례 탐색에는 원래 무차별 대입이 흔하다는 이유다.
- LLM을 더 발전된 탐색 도구로 쓰는 건 맞는 방향이라는 의견이다.
How to Apply
- LLM 수학 결과는 직접 재검증하기
- LLM이 반례나 증명을 내놓으면 직접 계산하는 코드로 검증하라.
- 결과가 클 때는 여러 방법으로 교차 확인하라.
Terminology
관련 논문
The Judge Can Debias Itself: LLM-as-a-Judge가 스스로 편향을 고치게 하는 법
심사 프롬프트에 편향 경고를 넣거나 스스로 비판시켰더니 21개 중 20개 조합에서 정확도가 올랐다
미국 노동시간의 90%는 AI 벤치마크가 제대로 다루지 못하는 일이다
벤치마크 29개를 직업 과제에 매핑했더니 노동시간 90%가 커버 밖
Postgres 19, AI 코드 리뷰가 버그를 너무 많이 찾아 출시 연기
LLM 코드 리뷰가 버그를 쏟아내 Postgres 19가 11월로 밀리고 기능 8~10개가 빠졌다
StarSkirmish Bench v0.2: LLM이 1시간 만에 짜는 StarCraft 봇 대결
LLM에게 1시간 동안 StarCraft 봇을 짜게 했더니 GPT-6 Astra가 1위
그럴듯한 설명 하나면 멀티모달 LLM 심사위원도 속는다 (JUPE 벤치마크)
정답은 그대로 두고 설명만 붙였더니 MLLM 심사위원의 오답 거절률이 12.7~13.8%p 떨어졌다
신경망은 이미 깔끔하다: polysemanticity의 원인 재해석
뉴런을 직접 들여다봤더니 대부분 한 가지 역할이 있었다는 주장
Linus Torvalds의 첫 LLM 보조 패치 시리즈
Linus가 LLM으로 folio 조회 패치 10개를 만들어 read() 벤치가 10배 빨라졌다