A dos modelos de IA rivales se les planteó la misma pregunta de ingeniería, abierta desde hace 25 años. Ambos volvieron con una demostración, y eran demostraciones distintas

Dimitris Papailiopoulos, investigador principal de Microsoft Research, planteó por separado a GPT-5.6 y a Fable 5, de Anthropic, un problema abierto de ingeniería inalámbrica. La cuestión viene de principios de los 2000 y trata sobre la detección MIMO: un transmisor envía N bits por un canal con N antenas en cada extremo, el canal los mezcla y añade ruido, y el receptor debe recuperar cada bit exactamente. Hacerlo de forma óptima es NP-difícil. Se sabía desde los 2000 que la recuperación exacta se vuelve estadísticamente posible cuando la relación señal-ruido alcanza aproximadamente 2 log N, pero el único método que llegaba a ese umbral era la búsqueda exhaustiva. La decodificación esférica se propuso en 2001 como alternativa rápida y en 2005 se demostró que no cerraba la brecha. Ambos modelos devolvieron demostraciones completas de que un algoritmo rápido sí alcanza ese mismo umbral, y eligieron algoritmos distintos para demostrarlo: GPT-5.6 usó paso de mensajes aproximado, y Fable 5 usó LMMSE con signo seguido de volteo codicioso de bits, un método que los ingenieros ya emplean en la práctica pero cuya validez nunca se había demostrado. Papailiopoulos afirma que la primera demostración tardó unos treinta minutos y que después dedicó entre cinco y siete días a simplificar el argumento y la redacción junto con los modelos, y que la ha verificado él mismo de principio a fin. Todavía no hay artículo ni revisión por pares, así que conviene leerlo como una afirmación verificada por un investigador y no como un asunto cerrado.

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