音訊當即引發全網熱議，其思路和進程與新版論文不同。而是的確具有了自主發現并證明數學規則的才能 。即便梯度下降仍單調收斂 ，經過直接核算前三步迭代的函數值下降量 ，

參閱鏈接 ：

[1]https://x.com/SebastienBubeck/status/1958198661139009862

[2]https://arxiv.org/abs/2503.10138v1[3]https://arxiv.org/abs/2503.10138v2

本文來自微信大眾號“量子位”，這篇論文標題為《凸優化曲線是凸的嗎？》，研討的是凸優化（convex optimization）問題，

但GPT-5 Pro奇妙運用了凸L-潤滑函數的兩個根本不等式——Bregman散度不等式（供給更緊的下界）和規范的共強制性（cocoercivity）不等式。違反了凸性要求。

經過這種奇妙的代數操作