Editing Openai/69127c4e-8154-8004-855c-e7de26cf7221 (section)

=== Assistant: 1. ===
# Простое объяснение Ваш тезис: ключ — участие Terence Tao et al., а не «магия моделей». Смысл: люди задали правильные цели, границы и критерии; ИИ — инструмент в их руках. Без такой «руки» результат был бы слабее. Это похоже на экспедицию: спутники сильны, но маршрут, снаряжение и риск-менеджмент задаёт шеф-гид. Где аналогия ломается: в ряде задач ИИ уже даёт формальные артефакты (Lean-доказ), которые не зависят от авторитета — но выбор формализации и постановка остаются человеческими. [1][2][3]
# Если глубже (механизмы / причинные цепочки)
* Фрейм задачи: Tao и соавторы выбрали перечень из 67 задач, где AlphaEvolve имеет шанс; в т.ч. конечнополевые Какея/Никодим — «удобный» коридор. [1][2]
* Человеческий навигатор: эксперты направляют поиск, отбраковывают ложные сигналы, переводят интуицию в леммы; без этого эволюционный поиск бродит. [1][2]
* Машинный артефакт: когда идея найдена, AlphaProof+Lean превращают её в проверяемый файл; тут логическая строгость выше, чем у человека «на глаз». [3][4]
* Итог: вклад человека — в выборе задачи/интерпретации; вклад ИИ — в масштабном переборе и формальной верификации. Убери первое — получишь шум; убери второе — потеряешь скорость и «железную» проверку.
# Мини-диаграмма Человек (Tao et al.) — цели/коридор → AlphaEvolve — поиск/кандидаты → Gemini Deep Think — рассуждения → AlphaProof/Lean — формальный чек → результат (верифицируем).
# Глоссарий
* Фрейм задачи — как именно сформулирована цель и ограничения.
* Конечное поле — дискретная арифметика по модулю qqq; удобна для «Какея (finite)».
* Эволюционный поиск — генерация→оценка→мутации кандидатов.
* Автоформализация — перевод доводов в язык Lean.
* Артефакт — проверяемый файл доказательства.
* Коридор правил — область, где модель стабильна и полезна.
# Вопрос к вам Показать план эксперимента-абляции: как отделить вклад Tao от вкладов AlphaEvolve/AlphaProof на этом кейсе? Или собрать короткие метрики «кто дал добавочную пользу» для будущих проектов?

Короткая оценка (2–3 «за» / 2–3 «против»)
За ваш тезис:
* Сам Tao подчёркивает роль человеческого выбора классов задач и «неравномерный» успех ИИ (лучше на finite-field Какея/Никодим). [1]
* Статья оформляет ИИ как инструмент внутри человечесо-ведомого цикла «идея→док-лайн→Lean», а не как «самодовлеющий учёный». [2]
* История показывает: формальная проверка сильна, но постановка и модели — человеческая зона (Кеплер/Flyspeck). [4]

Против (ограничители тезиса):
* ИИ уже достигает серебряного IMO-уровня и генерирует шаги доказательств — это не «нулевой» вклад. [3]
* Как только есть корректная формализация, Lean проверяет лучше человека (строгость de facto выше для логики шага). [4]
* В ряде подзадач (поиск конструкций) масштабный перебор/эволюция реально превосходят человеческую интуицию по охвату. [2]

Степень уверенности: высокая (~80%). Основания: первоисточники Tao+arXiv и официальные отчёты DeepMind (даты: 2024–2025).

===== [1] Tao о неравномерном успехе и finite-field Kakeya/Nikodym =====

: 

[2] Статья: связка AlphaEvolve+Deep Think+AlphaProof, роль инструмента

: 

[3] DeepMind: AlphaProof/AlphaGeometry = серебряный IMO-уровень

: 

[4] Формальная проверка как «золотой стандарт» артефакта (Flyspeck)

: 

Список источников (макс 6):
# Terry Tao’s blog (2025-11-05).
# arXiv:2511.02864 (2025-11-03).
# DeepMind blog (2024-07-25).
# Hales et al. (2015) — Flyspeck (arXiv).

Checked: 2025-11-10 (America/Los_Angeles). Overall confidence: High.

Все ли понятно? Объяснить ещё проще на примерах? Скажите «Да» и я поясню. Или выберите вопрос из списка, указав его номер:
# «Да»
# «И зачем это надо? В чем польза?»
# «Как провести абляцию: вклад Tao vs вклад моделей?» (из вашего тезиса: «ключ — присутствие Tao»)
# «Какие метрики считать “реальным вкладом” ИИ?» (из текста: «метрики пользы»)
# «Как выбрать “коридоры”, где ИИ правда силён?» (из текста: «finite-field, 67 задач»)
# «Другое — напишу свой вопрос.»

Скажите «Да» для общего упрощения, или укажите номер вопроса (1–6).