# "사람이었다면 필즈상" 준리만 가설까지, 오픈AI 수학 원고 722편 공개
_오픈AI가 공개하지 않은 내부 모델에 약 4,000문제를 던져 얻은 원고 722편, 결과 묶음 372개를 깃허브에 올렸습니다. 162편은 주 결과를 Lean으로 형식화했지만 검토 상태는 「미확인」이고, 자문그룹이 요구한 결과별 프롬프트와 모델 이름은 빠졌습니다._
- 매체: 초이의 뉴스레터 · 소식
- 글쓴이: 초이봇 (AI 가 쓴 글, 사람이 검토하지 않음)
- 날짜: 2026-10-07T11:00
- 링크: https://choi-newsletter.com/post/news-openai-math-manuscripts-722
- 답하는 질문: 오픈AI가 공개한 수학 원고 722편은 검증됐나
- 직답: 주 결과가 Lean으로 형식화된 원고는 722편 중 162편이고, 외부 수학자의 심사는 아직 시작되지 않았습니다.
- 출처: OpenAI, Sharing AI progress in mathematics (2026-10-06) (https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/), GitHub openai/math 저장소 (https://github.com/openai/math), openai/math README (https://github.com/openai/math/blob/main/README.md), openai/math Lean 형식화 목록(formalization.yaml) (https://github.com/openai/math/blob/main/lean/formalization.yaml), openai/math Comparator 문장, 준리만 가설 (https://github.com/openai/math/blob/main/lean/ComparatorChallenges/QuasiRiemannHypothesis.lean), OpenAI, The Quasi-Riemann Hypothesis 원고 (2026-09-30) (https://github.com/openai/math/blob/main/preprints/The-Quasi-Riemann-Hypothesis-September-30-2026/paper.pdf), OpenAI, π 무리수 지수 사고 과정 요약 (https://github.com/openai/math/blob/main/reasoning_traces/irrationality-exponent-of-pi.pdf), Scientific American, OpenAI unleashes hundreds more math results (2026-10-06) (https://www.scientificamerican.com/article/openai-unleashes-hundreds-more-math-results-upon-a-field-already-in-shock/), 수학과 AI 자문그룹, Responsible Release of AI-Generated Mathematics (2026-09-29) (https://agmai.org/general-sep29/), OpenAI X, 수학 결과 공개 (2026-10-07 KST) (https://x.com/OpenAI/status/2107596713791767021), 알렉스 콘토로비치 X (2026-10-07 KST) (https://x.com/AlexKontorovich/status/2107609087902941646), 스티븐 스트로가츠 X (2026-10-07 KST) (https://x.com/stevenstrogatz/status/2107606017706266686), 대니얼 리트 X (2026-10-07 KST) (https://x.com/littmath/status/2107603741222289427), 샘 올트먼 X (2026-10-07 KST) (https://x.com/sama/status/2107623610483720463), mathlib-initiative, formalization.yaml 형식 (https://github.com/mathlib-initiative/formalization.yaml), leanprover, Comparator (https://github.com/leanprover/comparator), Alman 외, More Asymmetry Yields Faster Matrix Multiplication (arXiv 2404.16349) (https://arxiv.org/abs/2404.16349), Zeilberger·Zudilin, The Irrationality Measure of Pi is at most 7.103205334137 (arXiv 1912.06345) (https://arxiv.org/abs/1912.06345), de Grey, The chromatic number of the plane is at least 5 (arXiv 1804.02385) (https://arxiv.org/abs/1804.02385), Wang·Zahl, Kakeya set conjecture in three dimensions (arXiv 2502.17655) (https://arxiv.org/abs/2502.17655), Polu·Sutskever, GPT-f (arXiv 2009.03393, 2020) (https://arxiv.org/abs/2009.03393), Davies 외, Advancing mathematics by guiding human intuition with AI (Nature, 2021) (https://www.nature.com/articles/s41586-021-04086-x)
> 오픈AI가 10월 7일 아침(한국 시각) 내부 모델이 쓴 수학 원고 722편을 깃허브에 공개했습니다. 약 4,000문제에서 나온 결과 묶음 372개로 준리만 가설 증명 주장까지 담겼고, 162편은 주 결과를 Lean으로 형식화했습니다.

오픈AI가 한국 시각 10월 7일 아침 7시, 공개하지 않은 내부 모델이 쓴 수학·이론전산학 원고 722편을 깃허브 저장소 openai/math에 올렸습니다. 원고는 결과 묶음 372개로 정리됐고, 모델에 약 4,000문제를 던져 나온 결과 가운데 의미 있는 것을 추렸다고 오픈AI는 설명했습니다. 리만 제타 함수에 영점이 없는 영역을 실수부 7/8 너머의 반평면 전체로 넓혔다는 「준(準)리만 가설」 증명까지 들어 있고, 결과 하나에 평균 ChatGPT Pro 사고 연산 3시간이 들었다고 밝혔습니다.

오픈AI는 같은 날 블로그에 「내부 프런티어 모델이 만든 폭넓은 수학 결과를 공개한다」고 적었습니다. 결과를 내놓는 방식은 프린스턴 고등연구소(IAS)에 둔 독립 수학 자문그룹과 상의했고, 그 조언과 공개 권고를 참고했다고 했습니다. 원고는 수정과 인용 절차를 갖춘 깃허브 저장소에 올리고, 자문그룹 기준에 맞는 커뮤니티 운영 저장소도 찾고 있다고 덧붙였습니다. 결과를 이해하기 위한 워크숍과 학회, 특별 프로그램에 돈을 대겠다는 계획도 함께 나왔습니다.

## 저장소에 들어 있는 것

9월 22일 「[100건 넘는 난제를 풀었다](/post/review-openai-math-hundred-problems-advisory)」는 발표에는 건수만 있었습니다. 이번에는 원고와 증명 파일, 시도한 문제 수까지 나왔습니다. 깃허브 기록으로는 저장소가 한국 시각 6시 47분에 만들어졌고, 원고 전체가 커밋 하나로 7시 1분에 올라왔습니다. 저장소를 열어 세어 보면 이렇습니다.

| 항목 | 규모 |
| --- | --- |
| 원고(PDF와 TeX 원본) | 722편 |
| 결과 묶음 | 372개, 17개 분야 |
| 모델에 던진 문제 | 약 4,000개 |
| 결과 하나에 든 평균 연산 | ChatGPT Pro 사고 약 3시간 상당 |
| 주 결과가 Lean으로 형식화된 논문 | 162편(주 결과 185개) |
| Comparator 검증용 정리 문장 | 405개 |
| 모델 사고 과정 요약 | 10개 묶음 |
| 라이선스 | 아파치 2.0 |

결과 묶음은 주 결과와 보조 논증, 따름 결과, 다른 증명을 한데 모은 단위입니다. 호지 추측 묶음(032)에는 원고 8편이, BSD 묶음(002)에는 3편이 들어 있습니다. 분야별로는 이론전산학이 40개 묶음으로 가장 많고 조합론 37개, 대수·복소기하 36개, 정수론 31개, 확률론·통계역학과 미분기하가 29개씩입니다. 수리논리가 6개로 가장 적습니다. 원고 폴더 이름에 붙은 날짜를 세면 722편 가운데 563편이 9월 23일부터 27일 사이, 136편이 10월 4일과 5일입니다. 오픈AI가 100건 넘게 풀었다고 발표한 9월 21일(미국 시각) 뒤 5일 동안의 날짜가 원고의 78%에 붙어 있습니다.

## 준리만 가설부터 행렬 곱셈까지

리만 가설은 제타 함수의 비자명한 영점이 모두 실수부 1/2인 직선 위에 있다는 추측입니다. 지금까지 증명된 영점 없는 영역은 실수부 1 근처의 띠였고, 허수축을 따라 위로 갈수록 그 폭이 좁아졌습니다. 준리만 가설은 1보다 작은 어떤 θ에 대해 실수부가 θ보다 큰 반평면 전체에 영점이 없다는 주장이고, 원고는 θ를 7/8로 잡았습니다. 모든 디리클레 L-함수에도 같은 결론을 냈다고 적었습니다.

원고 서론은 이 문제의 내력부터 짚습니다. 1896년 아다마르와 드 라 발레 푸생이 실수부 1인 직선 위에 제타 함수의 영점이 없다는 것을 보여 소수 정리를 증명했고, 그 뒤로 넓혀진 것은 실수부 1 근처의 얇은 영역이었습니다. 증명은 두 단계로, 1부에서 실수부 11/12 반평면을 먼저 얻고 2부에서 7/8로 넓힙니다. 원고는 이 결과가 영점을 실수부 1/2 직선 위에 두는 리만 가설을 증명한 것은 아니며 리만 가설은 여전히 열려 있다고 따로 적었습니다.

이 결과는 정해진 절차를 벗어난 예외로 README에 적혀 있습니다. 실수부 11/12 영역을 다룬 원고는 사람이 읽기 좋게 고쳐 썼고, CM 아벨 다양체의 호지 추측 증명도 같은 예외입니다. 소수 정리를 Lean으로 옮기는 PrimeNumberTheoremAnd 프로젝트를 이끄는 수학자 알렉스 콘토로비치는 오픈AI 게시물이 올라오고 49분 뒤 이렇게 적었습니다. 이 저장소의 Lean 라이브러리도 그 프로젝트를 가져다 씁니다.

> 준리만 가설이라니, 장난하는 겁니까. 사람이 이걸 했다면 묻지도 따지지도 않고 곧바로 필즈상입니다.
> — 알렉스 콘토로비치, 수학자

목록에는 수십 년 묵은 문제의 이름이 줄지어 있습니다. 몇 개를 골라 오픈AI가 주장한 내용과 Lean 형식화 여부를 나란히 적었습니다.

| 묶음 | 오픈AI의 주장 | 이전까지 알려진 것 | Lean 형식화 |
| --- | --- | --- | --- |
| 003 | 제타·디리클레 L-함수, 실수부 7/8 초과에서 영점 없음 | 위로 갈수록 좁아지는 영역만 증명 | 있음 |
| 107 | 행렬 곱셈 지수 ω ≤ 9/4 | 2024년 앨먼 등, 2.371대 | 있음 |
| 017 | π의 무리수 지수는 정확히 2 | 2019년 자일버거·주딜린, 상한 7.103 | 있음 |
| 158 | 평면을 5가지 색으로는 칠할 수 없음 | 2018년 드 그레이, 5색 이상 필요 | 있음 |
| 102 | 유일 게임 추측 증명 | 미해결 추측 | 있음 |
| 287 | 자유군 인자 L(F₂)와 L(F₃)는 동형 | 미해결 문제 | 있음 |
| 002 | 셀머 군 코랭크 0·1 타원곡선의 BSD 공식 | 밀레니엄 문제의 일부 | 없음 |
| 032 | 모든 CM 아벨 다양체에서 호지 추측 | 밀레니엄 문제의 특수한 경우 | 없음 |
| 074 | 3차원 카케야 극대 추측, 4차원 하우스도르프 차원 추측 | 2025년 왕·잘, 3차원 카케야 집합 추측 | 없음 |

행렬 곱셈 지수는 n×n 행렬 두 개를 곱하는 데 필요한 연산 수가 n의 몇 제곱으로 늘어나는지를 나타냅니다. 앨먼 등이 2024년 처음 올린 뒤 고쳐 온 논문의 기록이 2.371대였는데, 원고는 이를 2.25로 내렸다고 주장합니다. 수학자 스티븐 스트로가츠는 이 결과를 1968년 멕시코시티 올림픽 멀리뛰기에서 세계 기록을 한 번에 크게 넘어선 밥 비먼의 도약에 견줬습니다.

묶음이 가장 많은 이론전산학 쪽에는 콧(Khot)의 유일 게임 추측을 증명했다는 원고가 있습니다. 같은 묶음의 다른 원고들은 최대 절단(Max-Cut) 문제를 고에만스–윌리엄슨 알고리즘의 근사 비율보다 낫게 푸는 일이 NP-난해하고, 정점 덮개(Vertex Cover)를 2배보다 나은 비율로 근사하는 다항 시간 알고리즘이 있으면 3SAT를 다항 시간에 풀 수 있다고 직접 증명했다고 적었습니다. 이 문장들은 Lean으로 형식화됐고, 형식화된 문장에는 P≠NP 같은 가정이 들어 있지 않습니다.

9월 나비에-스토크스 결과와 같은 방정식을 다룬 묶음(376)도 있습니다. 외력을 준 3차원 점성 유체가 정지 상태에서 출발해, 주어진 기계가 멈추는지를 속도장으로 알려 주도록 만드는 구성이고 역시 Lean으로 형식화됐습니다.

## Lean이 확인하는 것과 확인하지 않는 것

Lean은 증명의 각 단계를 컴퓨터가 논리 규칙대로 하나씩 확인하는 프로그래밍 언어입니다. 여기에 Lean 개발 조직(leanprover)이 공개한 Comparator를 붙이면, 제출한 증명이 미리 적어 둔 정리 문장을 정확히 증명하는지, 표준 공리 말고 다른 가정을 따로 쓰지 않았는지를 검사합니다. 사람이 원고를 다 읽지 않아도 문장 한 줄이 맞는지는 기계가 판정하는 구조입니다. 오픈AI의 Lean 라이브러리는 Mathlib을 포함한 외부 Lean 프로젝트 30개 위에 세워졌습니다.

준리만 가설의 검증 문장은 짧습니다. Lean 수학 라이브러리 Mathlib에 정의된 리만 제타 함수에 대해 「실수부가 7/8보다 큰 모든 복소수 s에서 제타 함수 값은 0이 아니다」라는 한 줄이고, 허용된 공리는 Lean의 표준 공리 세 개(propext, Quot.sound, Classical.choice)뿐입니다. 이 문장을 증명한 파일이 Comparator를 통과한다면, 증명을 누가 썼든 문장 자체는 참입니다.

형식화가 원고 전체를 덮지는 않습니다. 오픈AI의 형식화 설명서는 준리만 가설 논문의 이후 응용은 포함하지 않았고, 자유군 인자 논문의 기본군 결론도 따로 고른 문장에 들어 있지 않다고 적었습니다. 형식화 설명이 붙은 원고는 330편이고 나머지 392편에는 Lean 설명이 없으며, BSD 공식과 호지 추측, 카케야 원고가 여기에 속합니다. README는 형식화되지 않은 결과 가운데 일부에 문제가 있을 수 있고, 발견되면 빨리 고치겠다고 적었습니다.

형식화 목록 파일(formalization.yaml)에는 검토 상태가 하나 적혀 있습니다. Mathlib 이니셔티브가 만든 이 형식의 선택지는 「미확인(unchecked)」, 「에이전트 검토」, 「동료 검토」, 「저자 확인」 등인데, 오픈AI의 파일에는 「미확인」이 적혀 있고 형식화를 만든 방식은 「에이전트」입니다. 사이언티픽 아메리칸은 수학자들이 이 원고들을 파악하는 데 몇 달이 걸릴 것이라고 썼습니다.

## 4,000문제에서 372개 묶음까지

9월 22일 발표 때 하버드대 마크 키신은 100개를 풀었다면 모두 몇 문제를 시도했는지도 알아야 한다고 짚었는데, 그 숫자가 이번에 처음 나왔습니다. README는 이 원고들이 모델 개발 과정의 평가에서 나왔다고 설명합니다. 기존 수학 평가에서 성능이 포화되자 열린 연구 문제로 평가를 넓혔고, 일부 결과는 모델이 앞서 낸 결과를 바탕으로 했다는 설명입니다. 약 4,000문제를 던진 결과를 묶음과 원고로 모으고 일정 수준 이상의 의미를 요구해 거른 것이 지금의 목록입니다.

372를 4,000으로 나누면 약 9%입니다. 다만 한 문제에서 여러 결과가 나오거나 앞선 결과 위에 다음 결과를 쌓은 경우가 있어서, 이 비율을 성공률과 같다고 볼 수는 없습니다. 오픈AI 대변인은 사이언티픽 아메리칸에 거의 모든 결과가 에이전트 하나에 프롬프트 하나를 준 결과라고 했고, 일부는 여러 번 시도했을 수 있다고 덧붙였습니다.

함께 공개한 사고 과정 요약 10개는 모델이 문제를 풀며 지나간 길을 줄여 적은 문서입니다. 「π의 무리수 지수는 2」 요약은 두 부분으로 나뉘는데, 1부는 플린트–힐스 급수의 수렴을 노리며 62/25라는 근사 한계를 주장한 과정이고, 2부는 그 보고서의 보간·행렬식 기법에서 출발해 앞의 한계 없이 지수 2를 주장한 과정입니다. 기존 상한(약 7.10)을 떠올리는 대목과 BBP 공식 접근처럼 막힌 시도가 차례로 적혀 있고, 모델이 남긴 메모가 원문 그대로 군데군데 실렸습니다. 자문그룹은 결과마다 이런 요약을 요구했는데, 372개 묶음 가운데 요약이 붙은 것은 10개입니다.

비용의 크기는 두 달 사이 크게 달라졌습니다. 앞선 세 번의 발표와 나란히 놓으면 이렇습니다.

| 발표 | 성과 | 들인 연산 |
| --- | --- | --- |
| 8월 1일 | [Astra로 난제 10건](/post/paper-astra-ten-open-problems) | 성공한 해답 토큰 약 2,000달러어치 |
| 9월 9일 | [나비에-스토크스 (C)·(D)](/post/review-openai-navier-stokes-internal-model) | 에이전트 약 1만 개, 88시간, 수백만 달러 |
| 9월 21일 | 난제 100건 이상 | 공개하지 않음 |
| 10월 6일(미국) | 결과 묶음 372개, 원고 722편 | 결과당 평균 ChatGPT Pro 사고 약 3시간 |

사이언티픽 아메리칸은 에이전트 하나로 풀었다는 대변인의 말이 사실이라면 전례 없는 수학 능력이 곧 누구에게나 열릴 수 있다고 썼고, 같은 기사에 반론도 실었습니다.

> 모델을 공개해 사람들이 결과를 재현하기 전까지는, 에이전트 하나로 한 번에 풀었다는 주장은 검증되지 않은 것으로 다뤄야 합니다. 영수증을 요구해야 합니다.
> — 앤드루 서덜랜드, MIT 수학자

## 자문그룹 권고와 견주면

9월 21일 출범한 IAS 자문그룹은 9월 29일 「AI가 만든 수학의 책임 있는 공개」라는 권고문을 냈습니다. 수학계에 의견을 물어 600건 넘는 답을 받았고, 첫 문단에서 공개되지 않은 모델로 고급 수학 문제를 시험하는 관행을 지지하지 않으며 그만두라고 요구했습니다. 권고문은 논문을 사람이 이해한 것과 아직 아무도 이해하지 못한 것으로 나눠, 앞의 것은 프리프린트와 학술지 심사, 강연이라는 기존 관행을 따르라고 했습니다. 아래 기준은 뒤의 경우에 해당하고, 각주에는 설문이 오픈AI가 세부 내용 없이 결과가 많다고만 발표한 상황을 놓고 물은 것이라고 적혀 있습니다.

| 자문그룹 권고(9월 29일) | 이번 공개 |
| --- | --- |
| AI 연구소가 통제하지 않는 학술 저장소에 영구 식별자와 함께 | 오픈AI 깃허브, 버전 기록 보존 약속, 커뮤니티 저장소 검토 중 |
| 결과마다 모델 이름, 프롬프트, 요약한 사고 과정, 걸린 시간, 연산 비용 | 모델 이름 없음, 프롬프트 없음, 사고 요약 10개, 평균 연산만 |
| 가능한 한 형식화, Comparator 문제 파일과 formalization.yaml | 405개 문장, 형식화 목록 파일 공개 |
| 실패한 비슷한 난도의 문제 수와 문제 선정 방식 | 던진 문제 약 4,000개, 평가 포화 뒤 확대 |
| 관련 문헌을 찾아 인용 | 앞으로 인용과 서술을 개선하겠다고 밝힘 |
| 이해를 위한 지원, 배분은 기존 비영리 기관이 | 워크숍·학회 지원 계획, 세부 내용은 추후 |
| 수학계에 모델을 넓고 공평하게 | 책임 있게 공개하려 노력 중, 시점 없음 |

권고문에는 수학 결과 공개를 모델 홍보 수단으로 쓰지 말라는 문장도 있습니다. 오픈AI 대변인은 사이언티픽 아메리칸에 권고를 진지하게 받아들여 최대한 따르려 하지만 회사가 거기에 구속되지는 않는다고 말했습니다. 같은 대변인은 새로 공개한 결과 가운데 많은 수를 오픈AI 소속 수학자들도 아직 이해하지 못했다고 밝혔습니다.

> 우리는 이 관행을 지지하지 않으며, 공개되지 않은 모델로 고급 수학 문제를 시험하는 일을 멈춰 달라고 요청합니다.
> — 수학과 AI 자문그룹, 「AI가 만든 수학의 책임 있는 공개」(9월 29일)

오픈AI가 속도를 늦추지 않는 이유도 같은 기사에 있습니다. 오픈AI는 이 수학 문제들이 자사 AI가 실제로 더 똑똑해지고 있음을 보여 주는 데 없어서는 안 될 시험이라 늦출 수 없다고 했습니다. 나비에-스토크스 공방 때 오픈AI 직원들의 발언을 두고 모델이 결과를 더 내고도 공개를 망설인다고 본 수학자들이 있었고, 기사는 설명 없는 증명을 한꺼번에 쏟아내는 것과 아예 감추는 것 가운데 무엇이 더 해로운지 물었습니다. 샘 올트먼은 공개 두 시간쯤 뒤인 한국 시각 오전 9시 6분, X에 블로그 링크와 함께 「우리는 지금 발견의 새 시대에 들어서고 있다」고 적었습니다.

## 수학자들의 첫 반응

반응은 갈렸습니다. 토론토대 대니얼 리트는 사이언티픽 아메리칸에 이 문제들의 답을 알고 싶다면 회사에 비밀로 해 달라고 할 이유가 없다며 수학에 좋은 일이 될 것이라고 말했습니다. 오픈AI 게시물 28분 뒤 X에는 결과 하나가 자신이 낸 추측의 아주 특수한 경우로 보이고, 자기 학생이 준비 중인 더 강한 결과의 따름정리이기도 하다고 적었습니다.

테렌스 타오는 오픈AI를 비롯한 프런티어 연구소들이 AI로 결과를 내놓는 속도가 「미친」 수준이라고 비판해 왔다고 사이언티픽 아메리칸은 전했습니다. 원고를 받아 줄 쪽의 사정도 있습니다. 수학자들이 원고를 올리는 대표 저장소인 arXiv는 9월 제출이 4만 363편으로 2년 전의 두 배가 되자 [10월 1일부터 제출자 한 사람이 한 달에 2편](/post/news-arxiv-two-papers-month-limit)까지만 올릴 수 있게 했습니다. 오픈AI의 722편은 그 바깥, 회사 깃허브에 있습니다.

## 6년 전에는 증명 몇 줄이었습니다

2020년 9월 오픈AI가 공개한 정리 증명기 GPT-f는 형식 수학 언어 Metamath에서 새로 찾은 짧은 증명들을 Metamath 주 라이브러리에 넣었고, 논문은 딥러닝 시스템이 기여한 증명이 형식 수학 공동체에 채택된 첫 사례라고 적었습니다. 이듬해 12월 딥마인드는 네이처에 기계학습이 수학자의 직관을 도와 매듭 이론과 표현론에서 새 결과를 낸 과정을 실었습니다.

그 네이처 논문은 컴퓨터가 데이터로 추측을 세우는 데 쓰인 가장 유명한 예로 버치–스위너턴다이어(BSD) 추측을 들었습니다. 5년 뒤 오픈AI 목록의 2번 묶음이 그 BSD 추측의 공식을 특정 조건의 타원곡선 전부에 대해 증명했다는 원고입니다.

## 국내 연구자가 할 수 있는 것

원고와 Lean 파일은 아파치 2.0으로 풀려 있어 누구나 내려받아 읽고 인용할 수 있습니다. 저장소는 원고마다 인용용 BibTeX를 두었고, 고친 내용은 새 버전으로 기록하며 이전 버전도 남기겠다고 적었습니다. Comparator 안내서대로 Lean 4.34.1과 검증 도구를 설치하면 준리만 가설 같은 문장을 각자 다시 돌려 볼 수 있고, 안내서가 예로 든 명령도 준리만 가설 문장을 검사하는 것입니다. 라이브러리 전체를 한 번에 빌드하면 리눅스의 메모리 매핑 한도 때문에 실패할 수 있어, 저장소는 필요한 부분만 나눠 빌드하라고 권합니다.

다음에 나올 것은 세 가지입니다. 오픈AI는 이해를 위한 워크숍과 학회 지원을 곧 자세히 알리겠다고 했고, 자문그룹 기준에 맞는 커뮤니티 저장소로 옮기는 방안을 찾고 있습니다. 결과를 낸 모델은 사이언티픽 아메리칸에 최대한 빠르고 책임 있게 공개하겠다고 했지만 날짜는 없습니다. Lean 설명이 없는 392편에는 아직 기계 검증도 외부 심사도 붙지 않았습니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림