Editing Openai/69127c4e-8154-8004-855c-e7de26cf7221 (section)

==== [1] Подтверждение роли Deep Think и AlphaProof и кейса Какея (конечные поля) у Тао ====

: 

[2] Описание AlphaEvolve и «тройки» (AlphaEvolve + Deep Think + AlphaProof) в статье

: 

[3] Линия по флюидам/Навье—Стоксу у DeepMind (общая методика)

: 

[4] Публичные сообщения об участии Гомеса-Серрано в Navier–Stokes-коллаборации

: 

[5] Что такое AlphaProof и его назначение

: 

Список источников (макс 6):
# Terry Tao’s blog — Mathematical exploration and discovery at scale (2025-11-05).
# arXiv:2511.02864 — Mathematical exploration and discovery at scale (2025-11-03).
# DeepMind blog — Discovering new solutions to century-old problems in fluid dynamics (2025-09-18).
# EL PAÍS (English) — Spanish mathematician… team up… Navier-Stokes (2025-06-24).
# DeepMind blog — AI solves IMO problems… (AlphaProof) (2024-07-25).

Checked: 2025-11-10 (America/Los_Angeles). Overall confidence: High.

Все ли понятно? Объяснить ещё проще на примерах? Скажите «Да» и я поясню. Или выберите вопрос из списка, указав его номер:
# «Да»
# «И зачем это надо? В чем польза?»
# «Покажите простой пример Какея в конечных полях.» (из текста: «конструкции… finite field Kakeya»)
# «Чем конечные поля отличаются от Rn\mathbb{R}^nRn для этой задачи?» (из текста: «перенос непрямой, ограничения»)
# «Как именно формализация в Lean защищает от ошибок?» (из текста: «AlphaProof в Lean, верификация»)
# «Другое — напишу свой вопрос.»

Скажите «Да» для общего упрощения, или укажите номер вопроса (1–6).