ChatGPT-5 за 12 минут: ключевые функции, примеры и риски для профессий

12-минутный разбор объясняет, зачем нужен новый математический модел DeepSeek Math V2 и почему это поворот к «достоверному рассуждению», а не просто к правильным ответам. Автор показывает, что математика — самый строгий тест для ИИ: доказательства требуют поэтапной логики, где ошибка в одном шаге обнуляет результат. Math V2 использует связку Verifier (оценивает строгость доказательства), Meta-Verifier (проверяет корректность замечаний верификатора) и Proof Generator (генерирует доказательства, обученный на «верифицируемых» вознаграждениях). В pipeline включён человек — спорные случаи отправляются экспертам. На бенчмарках модель показывает «золотой» уровень на задачах IMO-типа и сильные результаты на ProofBench. Видео подчёркивает «мастер-класс» по промптам из статьи: до постановки задачи задать цели, формат ответа, критерии оценки, самопроверку и план на случай ошибок. Также объясняется test-time compute scaling: множество кандидатов доказательств и многократные проверки для самых сложных задач. Вывод: индустрия смещается от «правильного ответа» к построению проверяемых рассуждений — с практической ценностью для верификации ПО, безопасных систем, криптографии, материаловедения и фарма.