{"id":14680,"date":"2026-11-01T18:39:36","date_gmt":"2026-11-01T11:39:36","guid":{"rendered":"https:\/\/blogdee.com\/?p=14680"},"modified":"2026-11-01T18:39:36","modified_gmt":"2026-11-01T11:39:36","slug":"openai-%e0%b9%80%e0%b8%9c%e0%b8%a2%e0%b8%87%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b8%88%e0%b8%b1%e0%b8%a2%e0%b9%83%e0%b8%ab%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b8%82%e0%b8%a2%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%97%e0%b8%a4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogdee.com\/?p=14680","title":{"rendered":"OpenAI \u0e40\u0e1c\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e41\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e08\u0e39\u0e14\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e41\u0e23\u0e07\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07"},"content":{"rendered":"<p>\u0e17\u0e35\u0e21\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e35\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c preprint \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e41\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e08\u0e39\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e40\u0e08\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e23\u0e07\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e39\u0e2d\u0e2d\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32 \u201cSingle-minus graviton tree amplitudes are nonzero\u201d \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35 Alfredo Guevara, Alexandru Lupsasca, David Skinner, Andrew Strominger \u0e41\u0e25\u0e30 Kevin Weil \u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a OpenAI<\/p>\n<h2 class=\"h2\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e41\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e08\u0e39\u0e14\u0e41\u0e1a\u0e1a single-minus \u0e43\u0e19\u0e41\u0e23\u0e07\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07<\/h2>\n<p>\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e1e\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e08\u0e39\u0e14\u0e21\u0e31\u0e01\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 (tree level)<\/p>\n<h2 class=\"h2\">\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/h2>\n<p>GPT\u20115.2 Pro \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08 (directed matrix-tree theorem) \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e23\u0e27\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 recursion relations \u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23<\/p>\n<h2 class=\"h2\">\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b<\/h2>\n<p>\u0e07\u0e32\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e39\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 AI \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e07\u0e27\u0e14\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c<\/p>\n<h3>\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49<\/h3>\n<ul>\n<li>Scattering amplitudes &#8211; \u0e41\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e08\u0e39\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e40\u0e08\u0e34\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e20\u0e32\u0e04\u0e43\u0e19\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e04\u0e27\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e31\u0e21<\/li>\n<li>Tree level &#8211; \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 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\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32: <a href=\"https:\/\/openai.com\/index\/extending-single-minus-amplitudes-to-gravitons\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">OpenAI<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e17\u0e35\u0e21\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e35\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c preprint 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