Anthropicは、Riemann予想が有効な解の下限を大幅に引き上げるモデルを開発したと発表した。このモデルは、60のサブエージェントによって調整された650の異なるアイデアをテストし、3100万の処理時間を費やしてこの結果に達した。

モデルは、2つの主要サブエージェントによって開発された重要な数学的アイデアに基づき、13のサブエージェントの貢献で、30のサブエージェントが新しいアイデアを生み出せなかったにもかかわらず、13のサブエージェントによって検証され、最後の2つのサブエージェントによって書かれた論文で支持された。この発見は、Anthropic内の数学者によって検証され、Leanというオープンソースの証明アシスタントで形式化された。

近年、大規模言語モデル（LLM）によって行われる数学的発見は、この分野で興奮と懸念を同時に引き起こしている。一部の数学者は、AIが数学的証明の特定の著者への帰属など、重要な価値を揺るがす可能性を懸念している。しかし、この問題についてまだ合意は形成されていない。