GPT Astra를 사용하여 Anthropic의 2/3 제타 영점 결과 개선하기
Using GPT Astra to improve the Anthropic 2/3rds Zeta Zeroes result
핵심 요약
GPT Astra를 활용해 Anthropic의 리만 가설 관련 수치 증명 결과를 소폭 개선한 사례입니다.
- 수치 증명 개선 — Anthropic의 기존 제타 영점 결과를 67.25%에서 67.31%로 향상함
- Lean 활용 — Lean 증명 언어와 Astra Max 모델을 결합하여 수치 인증을 수행함
- 단일 에이전트 성능 — 서브 에이전트 없이 단일 Codex 세션 내에서 성공적인 최적화를 이뤄냄
- 추가 연구 진행 — 현재 문헌에 없는 새로운 영점 자유 영역에 대한 증명을 개발 중임
예전에 Lean 좀 만져본 적 있어서, 내 20x Codex 계정으로 돌리는 GPT Astra Max가 Anthropic에서 내놓은 2/3 제타 함수 영점 증명(리만 가설 관련)을 더 개선할 수 있을지 궁금하더라고. 지난달에 Anthropic에서 에이전트 스웜까지 동원해서 냈다는 그 대단한 논문 말이야.
그래서 Anthropic 툴체인 가져다가 Astra한테 개선해보라고 시켜봤지. 실망시키진 않더라. 물론 중간에 좀 방향 잡아주고, 탄탄한 CICD랑 커밋 게이트 인증 과정이 필요하긴 했지만.
Anthropic 결과는 임계선 위 제타 영점의 67.25007%를 찾아내는 수준이었어.
Astra Max로 Tibo 리셋 몇 번 하고 반복 작업 좀 돌리니까 **67.31056%**까지 끌어올리더라.
Lean 증명이랑 전체 수치 인증 데이터는 내 저장소에 올려뒀어.
https://dbsanfte.github.io/RiemannGaussian/numerical-certificate/
https://github.com/dbsanfte/RiemannGaussian
뭐 세상을 뒤집을 정도는 아니지만 😄 그래도 이게 가능하다는 게 신기하네.
계속 작업 중이라 다른 증명들도 개발하고 있어. 문헌 어디에서도 찾아볼 수 없는 좁은 영점 자유 영역(narrow zero free region)도 하나 찾았는데, 아직 이걸 떠벌릴 단계는 아니라서 좀 더 다듬는 중이야. 일단 Anthropic 결과를 찔끔이라도 개선한 것만으로도 지금은 충분히 만족함.
