este artículo presenta aletheia, un sistema de inteligencia artificial diseñado para realizar investigación matemática de forma autónoma. la ia ha demostrado ser capaz de resolver problemas de olimpiadas matemáticas, pero el siguiente paso es abordar la investigación matemática profesional, que implica navegar por una vasta cantidad de literatura y construir pruebas complejas y extensas. aletheia se distingue por su capacidad de generar, verificar y refinar soluciones en lenguaje natural, utilizando una versión avanzada del modelo gemini deep think para el razonamiento y una nueva ley de escalamiento que permite abordar problemas más allá del nivel de olimpiada. además, incorpora un uso intensivo de herramientas para gestionar la complejidad inherente a la investigación matemática.
el trabajo describe varios logros significativos. primero, aletheia generó un artículo de investigación (feng26) sin intervención humana en el cálculo de ciertos parámetros clave en geometría aritmética, demostrando su capacidad para producir resultados originales. segundo, se documentó una colaboración humano-ia para probar límites en sistemas de partículas interactuantes (lee seo26). finalmente, se realizó una evaluación exhaustiva (feng et al., 2026a) de 700 problemas abiertos en la base de datos bloom's erdos conjectures, resolviendo cuatro de ellos de forma autónoma.
para facilitar la comprensión del progreso de la ia en matemáticas, los autores proponen métricas para cuantificar la autonomía y la novedad de los resultados generados por ia, así como un sistema de 'tarjetas de interacción humano-ia' para aumentar la transparencia. el artículo concluye con reflexiones sobre la colaboración entre humanos y la ia en el campo de las matemáticas, y pone a disposición pública los prompts utilizados y los resultados generados por el modelo. en esencia, aletheia representa un avance significativo hacia la automatización de la investigación matemática, abriendo nuevas posibilidades para la colaboración y el descubrimiento en este campo.