Como actualización a mis dos hilos recientes sobre el uso de GPT-5 Pro para iniciar un proceso de descubrimiento de teorías innovadoras que combinan aplicaciones novedosas de matemáticas avanzadas y los casos de uso de IA, hice que el modelo creara implementaciones de demostración en Python utilizando Jax y Numpy para cada una de las 11 ideas. Luego las junté en un proyecto y añadí una bonita interfaz de línea de comandos para ejecutarlas, y una serie de pruebas de extremo a extremo que midieron si el código es matemáticamente correcto, verifican que el código tiene las propiedades matemáticas que queremos y, finalmente, si hace algo útil en comparación con los enfoques estándar actuales. Usé codex CLI con GPT-5 para integrar todo y corregir errores. Enlazaré el repositorio, que contiene documentación detallada para todo el proyecto y luego informes para cada una de las 11 demostraciones que contienen toda la salida generada por el modelo durante el proceso.