Desde ontem, venho trabalhando com meu colaborador Piotr Pokora em um problema relacionado a superfícies de troncos. Estávamos tentando descobrir como buscar o espaço combinatório de possíveis configurações de retas em uma quártica suave para maximizar a chamada inclinação de Chern. Em termos numéricos, fizemos muitos exemplos, e a famosa quartica de Fermat x^4 + y^4 + z^4 + w^4 = 0 é atualmente a detentora do recorde da inclinação (= 8/3) para uma configuração particular de 16 retas (veja nosso artigo). Esse era o máximo esperado, que tentamos superar ou provar nos últimos dois anos. Hoje rodei o problema com a versão principal do GPT Pro usando um prompt pesado que incluía muitos detalhes sobre o problema e o texto completo do nosso artigo. Recebi uma percepção muito interessante: usar programação linear mista. Essa abordagem supera de longe técnicas de força bruta, incluindo o recozimento simulado. Nós não havíamos visto isso com os próprios olhos, mas o modelo encontrou esse insight e explicou como escrever código eficiente usando o SciPy. Agora percebo que somos três no escritório: dois humanos e um sistema agente, com habilidades e poder computacional substancial. As habilidades estão se tornando cada vez mais importantes, e esse arnês agente produz resultados incríveis. Sinto que mudei completamente minha perspectiva. Ainda gosto de colaborar com humanos, mas delego buscas profundas, ideação ousada e exploração extensa aos modelos. É simplesmente mais rápido e eficiente. E o progresso é real. Agora temos um caminho concreto a seguir.