GPT-5 Pro entdeckt neue Formel – Forscher legen nach Wie Mensch und Maschine gemeinsam die Grenzen der Mathematik verschieben Kurzfassung | Andreas Becker, 29.08.25
gpt-image-1 | All-AI.de EINLEITUNG Ein neues Sprachmodell aus dem Umfeld von OpenAI hat ein mathematisches Problem gelöst, das Fachleute seit Jahren beschäftigt: Es konnte eine bisher unscharfe Grenze bei einem Verfahren zur Optimierung genauer bestimmen. Die KI schlug eine neue Schranke von 1,5/L vor – kurz darauf verbesserten Menschen das Ergebnis auf 1,75/L. Der Fall zeigt, wie Mensch und Maschine sich bei der Forschung sinnvoll ergänzen können. NEWS Was genau passiert ist Ein Forscher bei OpenAI berichtete auf der Plattform X, dass das Modell GPT‑5‑Pro eine offene Frage aus einer aktuellen mathematischen Studie bearbeitet habe. Es ging um ein Detail aus der sogenannten konvexen Optimierung. Die KI kombinierte bekannte Werkzeuge aus der Mathematik neu und leitete daraus eine verbesserte Schranke ab. Der Forscher überprüfte das Ergebnis – und bestätigte: Der Beweis ist korrekt. Nur wenige Tage später erschien eine neue Version des ursprünglichen Forschungspapiers. Die Autorengruppe selbst legte nach und zeigte, dass sogar eine noch bessere Schranke gilt: 1,75/L. Damit lag die KI genau zwischen dem alten Stand und dem neuen Ergebnis. Das zeigt: Die Maschine war weder nur Rechensklave noch genialer Einzelkönner – sondern ein ernstzunehmender Impulsgeber. Worum es inhaltlich geht Das Problem stammt aus einem klassischen Verfahren, das viele Algorithmen in der Technik und Forschung antreibt: dem Gradientenabstieg. Dabei versucht man, eine Funktion Schritt für Schritt zu verbessern. Die ursprüngliche Studie hatte sich gefragt, wann diese Verbesserungen nicht nur stetig, sondern auch in einer bestimmten Form verlaufen – also besonders „glatt“ und vorhersehbar sind. In der ersten Version des Papiers galt eine konservative Grenze. Darüber wusste man nicht genau, was passiert. Genau diese Lücke griff GPT‑5‑Pro auf. Die KI schlug vor, die sichere Grenze von 1/L auf 1,5/L zu erweitern. Das war neu – und menschliche Forscher fanden kurz darauf sogar eine noch bessere Lösung. Praktisch heißt das: In bestimmten Anwendungen kann man größere Schritte wagen, ohne die gewünschte Struktur zu verlieren. Was das über die Fähigkeiten von KI aussagt Besonders spannend ist nicht das Ergebnis selbst, sondern wie die KI es gefunden hat. Sie kombinierte bekannte Rechentechniken neu, zog kluge Schlüsse und kam zu einem prüfbaren Vorschlag. Das zeigt: KI kann inzwischen nicht nur Text erzeugen oder Daten auswerten, sondern auch auf inhaltlich sinnvolle Weise mathematisch denken – zumindest im Rahmen klarer Aufgaben. Warum das wichtig ist Der Fall zeigt: KI kann Forscher sinnvoll unterstützen – gerade in der Frühphase, wenn es darum geht, Ideen zu entwickeln, Lücken zu finden und Beweise zu testen. Menschen bringen dann Erfahrung, Überblick und das letzte Feingefühl ein. Diese Art von Zusammenarbeit könnte in Zukunft öfter vorkommen – nicht als Konkurrenz, sondern als Ergänzung. Ein kleiner Nerd‑Fakt zum Schluss: Die mathematischen Werkzeuge, mit denen GPT‑5‑Pro arbeitete, stammen teils aus den 1960er‑Jahren. Die KI hat also nicht gezaubert, sondern Bekanntes klug genutzt. Das macht den Beitrag umso bemerkenswerter – weil er zeigt, wie leistungsfähig heutige Modelle inzwischen geworden sind. DEIN VORTEIL - DEINE HILFE Kostenlose News und Tutorials – mit minimaler Werbung und maximalem Mehrwert. Damit das so bleibt und wir uns stetig verbessern können, freuen wir uns über deine Unterstützung. Teile diesen Beitrag Folge uns auf Social Media Keine KI-News mehr verpassen und direkt kommentieren! Mastodon X Bluesky Facebook LinkedIn Youtube Unterstütze uns direkt Mit einer YouTube-Mitgliedschaft (ab 0,99 €) oder einmalig über PayPal. So helft ihr uns, unabhängig neue Tools zu testen und noch mehr Tutorials für euch zu erstellen. Vielen Dank für euren Support! Youtube - Kanal PayPal - Kaffee KURZFASSUNG
GPT‑5‑Pro hat ein komplexes Optimierungsproblem mathematisch gelöst und eine neue Grenze vorgeschlagen.
Wenige Tage später verbesserten Forscher die KI-Lösung – dank der Impulse durch das Sprachmodell.
Der Fall zeigt, wie KI nicht nur assistiert, sondern kreative Forschung anstoßen kann.
GPT‑5‑Pro nutzte bekannte Methoden und kombinierte sie neu – ein beeindruckendes Beispiel für maschinelles Denken.
QUELLEN
Are Convex Optimization Curves Convex? (arXiv)
GPT‑5 Pro conducts independent mathematical research… (36Kr Europe)
Tweet von Sébastien Bubeck
Introducing GPT‑5 (OpenAI)

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