Como atualização para os meus dois tópicos recentes sobre o uso do GPT-5 Pro para iniciar um processo de descoberta de teorias inovadoras que combinam aplicações novas de matemática avançada com os casos de uso de IA, fiz com que o modelo criasse implementações de demonstração em Python usando Jax e Numpy para cada uma das 11 ideias. Depois, juntei tudo em um projeto e adicionei uma interface de linha de comando (CLI) agradável para executá-los, além de uma série de testes de ponta a ponta que mediram se o código é matematicamente correto, verificam se o código possui as propriedades matemáticas que desejamos e, finalmente, se ele faz algo útil em comparação com as abordagens padrão atuais. Usei o codex CLI com o GPT-5 para integrar tudo e corrigir bugs. Vou linkar para o repositório, que contém documentação detalhada para todo o projeto e, em seguida, relatórios para cada uma das 11 demonstrações que contêm toda a saída gerada pelo modelo durante o processo.