[R5.4] MiniMax-M2 — задача P vs NP
Исходный запрос
Prompt:
Сформулируй P vs NP.
Пример NP-полной задачи.
Почему доказательство так сложно?
Вызов модели:
response = client.messages.create(
model="MiniMax-M2",
max_tokens=4096,
temperature=0.3,
messages=[{"role": "user", "content": test['prompt']}]
)
Полученный результат
(нормализованный фрагмент): P — класс задач, решаемых за полиномиальное время. NP — класс задач, для которых корректность решения можно проверить за полиномиальное время. Пример NP-полной задачи — 3-SAT. Сложность доказательства P vs NP связана с фундаментальными барьерами: релятивизация, естественные доказательства и алгебризация.
Ожидаемый результат
Модель должна: корректно сформулировать различие между решением и проверкой; указать, что P ⊆ NP и вопрос состоит в равенстве этих классов; привести корректный пример NP-полной задачи (SAT / 3-SAT / TSP); объяснить, почему стандартные методы не работают (relativization, natural proofs, algebrization). Ключевые маркеры успеха: полиномиальное время / verify vs solve / SAT или 3-SAT / relativization / natural proofs / algebrization
Выводы по работе модели
MiniMax-M2 корректно сформулировал проблему P vs NP, верно описал классы P и NP и привёл канонический пример NP-полной задачи. В ответе отражено понимание того, что сложность задачи связана не с отсутствием попыток, а с фундаментальными ограничениями существующих доказательных техник.
Модель адекватно указывает ключевые барьеры, из-за которых большинство классических методов не может решить задачу P vs NP, что соответствует современному состоянию теории вычислительной сложности.
Модель адекватно указывает ключевые барьеры, из-за которых большинство классических методов не может решить задачу P vs NP, что соответствует современному состоянию теории вычислительной сложности.
Дополнительная информация
Тест R5.4 показывает, что MiniMax-M2 уверенно работает с задачами предельного уровня абстракции в теории алгоритмов и корректно оперирует базовыми и продвинутыми понятиями вычислительной сложности