Como actualización de 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 en los casos de uso de IA, hice que el modelo creara implementaciones de demostración en Python usando Jax y Numpy para cada una de las 11 ideas. Luego los junté en un proyecto y agregué una buena CLI para ejecutarlos, y una serie de pruebas de extremo a extremo que midieron si el código es matemáticamente correcto, verifican que el código tenga 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 al repositorio, que contiene documentación detallada para todo el proyecto y luego reseñas para cada una de las 11 demostraciones que contienen toda la salida generada por el modelo durante el proceso.