칼텍, AI 크레딧 200만 달러 이상 걸고 40시간 연구수학 해커톤 개최

40시간 내내 뭘 할 에너지는 이제 없어서, 아이디어 자체는 흥미로움.

LLM 출력만 40시간 기다리는 건 고전적 해커톤의 재미나 교육성과 정반대 같음. 지금까지 수학에서 보인 진전도 짧게 몰아치는 방식보다는 모델을 일주일 돌리고 가끔 교정하는 쪽에 가까웠다고 봄.

목표가 성과라면 쓸 수 있는 도구를 일부러 제한할 이유는 없음. 1990년대 해커톤도 덜 정돈됐을 뿐, 가능한 도구를 써서 문제를 푸는 분위기였고 거기서 배움이 많이 나왔음.

sol/astra나 fable로 수학 작업을 해보면 코딩보다 재밌기도 함. 모델은 Gröbner 기저 구성 같은 반복 작업은 잘하지만 새 아이디어나 증명 방법, 구성 형태를 내는 데는 여전히 형편없어서, 사람은 가설을 만들고 에이전트에 단순 작업을 넘기게 됨.

이걸 LLM이 40시간 돌고 나오기를 기다리는 일이라고 보는 건, 일반 해커톤을 팀원이 맡은 부분 끝내길 40시간 기다리는 일이라고 하는 것과 비슷함. 잘하는 팀은 작은 작업을 빨리 주고 자주 조정하며, 여러 세션을 병렬로 돌리면서 중간 결과를 계속 검사함.

대형 연구소가 수학을 진전시키려는 건지, 전문 수학자를 LLM 출력 검증용 저가 노동력으로 쓰려는 건지 모르겠음. OpenAI의 'An Alien Mind' 글에서는 수학이 우선순위가 아니라고도 했음.

페이지가 묻는 질문에 답하고 싶은 수학자가 많고, AI 회사는 홍보에 좋으니 후원에 동의한 것 같음.

S^6 복소 구조 결과를 100쪽짜리 읽기 어려운 문서인데도 '미검증'이라고 적은 것만 봐도, 연구소는 향후 주장된 결과가 이런 상태가 되는 일을 피하고 싶을 것임.

팀으로 지원했음. Codex 같은 에이전트를 시험해 보니 추론 토큰 비용이 전체의 20%를 넘는 경우가 드물었는데, 추론을 많이 써야 할 수학에는 이상한 일임. 이런 해커톤은 모델 추론을 끝까지 쓰는 수학용 하니스와 비용을 시험할 자리라고 봄.

BigAI가 최전선 모델을 올린 하드웨어를 대량으로 무료 제공하는 행사인지 궁금함.

'연구 수준 수학에 전념한 최초의 해커톤'이라는 말은 무지함. 거의 20년 전에도 William Stein의 BSD 추측 및 SageMath 프로젝트 해커톤에 참가했음.