Desde ayer, he estado trabajando con mi colaborador Piotr Pokora en un problema relacionado con las superficies de troncos. Intentábamos averiguar cómo buscar en el espacio combinatorio de posibles configuraciones de rectas en una cuártica suave para maximizar la llamada pendiente de Chern. En términos numéricos, hemos hecho muchos ejemplos, y la famosa cuártica de Fermat x^4 + y^4 + z^4 + w^4 = 0 es actualmente la poseedora del récord de la pendiente (= 8/3) para una configuración particular de 16 líneas (véase nuestro artículo). Este era el máximo esperado, que llevamos intentando superar o demostrar durante los últimos dos años. Hoy he ejecutado el problema con la versión superior de GPT Pro usando un extenso prompt que incluía muchos detalles sobre el problema y el texto completo de nuestro artículo. Recibí una idea muy interesante: usar programación lineal mixta. Este enfoque supera con creces las técnicas de fuerza bruta, incluido el recocido simulado. No lo habíamos visto nosotros mismos, pero el modelo encontró esta idea y explicó cómo escribir código eficiente usando SciPy. Ahora me doy cuenta de que somos tres en la oficina: dos humanos y un sistema agential con habilidades y un poder computacional considerable. Las habilidades son cada vez más importantes, y este arnés agente produce resultados increíbles. Siento que he cambiado completamente mi perspectiva. Sigo gustándome colaborar con humanos, pero delego búsquedas profundas, ideas audaces y una exploración extensa en los modelos. Simplemente es más rápido y eficiente. Y el progreso es real. Ahora tenemos un camino concreto a seguir.