Ile kolejnych problemów milenijnych rozwiąże AI w 2026 roku?
ScienceAITechnologiaMatematykaCMIMillennium PrizeAI Achievements
Data rozpoczęcia
2026-09-09
Data końcowa
2027-01-01
Wolumen 24h
$4K
Całkowity wolumen
$410K
  • Czy AI rozwiąże w 2026 roku dodatkową liczbę problemów milenijnych: 0?79¢79%
  • Czy AI rozwiąże w 2026 r. dodatkowe problemy milenijne: 1?14¢14%
  • Czy AI rozwiąże w 2026 roku dodatkową liczbę problemów milenijnych: 2?4¢4%
  • Czy AI rozwiąże w 2026 roku dodatkową liczbę problemów milenijnych: 3?1¢1%
  • Czy AI rozwiąże w 2026 roku dodatkową liczbę problemów milenijnych: 4?<1¢<1%
  • Czy AI rozwiąże w 2026 roku dodatkową liczbę problemów milenijnych: 5?<1¢<1%

Trader consensus assigns an 81% implied probability to zero additional Millennium Prize Problems solved by AI in 2026, driven by the extreme difficulty of these open mathematical challenges and the current limits of large language models in generating novel, rigorous proofs. Recent AI advances have improved performance on competition benchmarks, yet no verified progress has emerged on the Clay Institute problems, which demand creative insights beyond existing training data or formal verification tools. With 2026 nearing its end, traders view the remaining timeframe as insufficient for the breakthroughs needed, though hybrid symbolic-neural systems or major model releases could still shift outcomes before year-end.

Zasady

Ten rynek zostanie rozstrzygnięty na podstawie liczby różnych kwalifikujących się Problemów Milenijnych, których rozwiązanie ogłosi kwalifikujące się laboratorium AI do 31 grudnia 2026, 23:59 ET. Każdy kwalifikujący się problem zostanie policzony tylko raz, niezależnie od tego, ile kwalifikujących się laboratoriów AI ogłosi jego rozwiązanie ani ile ogłoszeń zostanie opublikowanych. Kwalifikujące się problemy, w kolejności alfabetycznej, to hipoteza Bircha i Swinnertona-Dyera, hipoteza Hodge’a, P kontra NP, hipoteza Riemanna oraz problem istnienia Yang-Millsa i luki masowej (https://www.claymath.org/millennium-problems/). Ogłoszenia dotyczące problemu istnienia i gładkości Naviera-Stokesa nie będą się kwalifikować. Kwalifikujące się ogłoszenie musi zostać opublikowane przez kwalifikujące się laboratorium AI lub jego oficjalnego przedstawiciela i musi stwierdzać, że problem został rozwiązany; ogłoszenia częściowych wyników lub postępów w kierunku rozwiązania nie będą się kwalifikować. Ogłoszenie musi przedstawiać rozwiązanie jako wynik pracy laboratorium, jego badaczy lub jego modeli, samodzielnej albo prowadzonej wspólnie z zewnętrznymi badaczami. Ogłoszenie, które jedynie przypisuje zasługi zewnętrznym badaczom lub im gratuluje, w tym badaczom, którzy korzystali z modeli, mocy obliczeniowej lub środków na badania laboratorium, nie będzie się kwalifikować. Dodatkowe potwierdzenie ze strony Clay Math Institute ani żadnej innej organizacji nie jest wymagane. Uprawnione laboratoria AI to Anthropic, Google, SpaceXAI, Alibaba, OpenAI, Baidu, Z.ai, Xiaomi, Moonshot, Meta, Nvidia, DeepSeek, MiniMax, Meituan, Amazon, ByteDance, Mistral, Tencent, StepFun, Microsoft, Harmonic, Axiom Math, Math Inc, Safe Superintelligence, Thinking Machines Lab, Reflection AI, Periodic Labs, Apple, IBM, Huawei, Samsung, Oracle, Salesforce, Cohere, AI21 Labs, Reka, Sakana AI, Poolside, Magic, Perplexity, Anysphere, Kuaishou, SenseTime, iFlytek, Baichuan i 01.AI, wraz z ich filiami i działami badawczymi, a także każda inna firma, której model znajduje się w rankingu MMLU-pro (https://huggingface.co/spaces/TIGER-Lab/MMLU-Pro) w chwili ogłoszenia. Ogłoszenia pochodzące od jakiejkolwiek innej firmy, organizacji lub osoby nie będą się kwalifikować. Podstawowym źródłem rozstrzygnięcia tego rynku będą oficjalne informacje od uprawnionych laboratoriów AI i/lub ich oficjalnych przedstawicieli; można jednak również wykorzystać zgodną opinię wiarygodnych mediów.

Tłumaczenie maszynowe. W razie sporu obowiązuje oryginał.

Ile kolejnych problemów milenijnych rozwiąże AI w 2026 roku?

Podobne rynki