Da ieri, sto lavorando con il mio collaboratore Piotr Pokora su un problema relativo alle superfici logaritmiche. Stavamo cercando di capire come esplorare lo spazio combinatorio delle possibili configurazioni di linee su un quartico liscio per massimizzare il cosiddetto coefficiente di Chern. In termini numerici, abbiamo fatto molti esempi, e il famoso quartico di Fermat x^4 + y^4 + z^4 + w^4 = 0 è attualmente il detentore del record per il coefficiente (= 8/3) per una particolare configurazione di 16 linee (vedi il nostro articolo). Questo era il massimo previsto, che abbiamo cercato di superare o dimostrare negli ultimi due anni. Oggi ho eseguito il problema con la versione top di GPT Pro utilizzando un prompt sostanzioso che includeva molti dettagli sul problema e il testo completo del nostro articolo. Ho ricevuto un'idea molto interessante: utilizzare la programmazione lineare mista. Questo approccio supera di gran lunga le tecniche di forza bruta, inclusa l'annealing simulata. Non l'avevamo visto noi stessi, eppure il modello ha trovato questa intuizione e ha spiegato come scrivere codice efficiente utilizzando SciPy. Ora mi rendo conto che siamo in tre in ufficio: due umani e un sistema agentico con abilità e un notevole potere computazionale. Le abilità stanno diventando sempre più importanti, e questo sistema agentico produce risultati straordinari. Sento di aver completamente cambiato prospettiva. Mi piace ancora collaborare con gli umani, ma delego ricerche approfondite, ideazione audace ed esplorazione estesa ai modelli. È semplicemente più veloce ed efficiente. E i progressi sono reali. Ora abbiamo un percorso concreto da seguire.