OpenAI bautizó el 1 de agosto a su próxima gran familia de modelos como Astra y aseguró que una versión interna ha resuelto 10 problemas clásicos sin avances en matemáticas y ciencia teórica de la computación.
Claves:
- OpenAI confirmó el nombre Astra en un informe que atribuye al modelo 10 resultados en problemas sin avances durante al menos una década.
- La lista incluye una construcción de grupos no sóficos, una refutación de la conjetura de rigidez de Connes y tres problemas de Erdős.
- Cada argumento viene acompañado de un certificado en Lean verificable por máquina, y el coste en fichas rondó los 2.000 dólares a tarifas de la API Sol.
El informe de OpenAI sobre Astra detalla 10 resultados matemáticos
La compañía publicó el sábado un informe de 249 páginas que abarca empaquetamiento de esferas, teoría de códigos, complejidad de circuitos aritméticos, teoría de grupos, complejidad cuántica y criptografía de retículos.
Cada problema de la lista llevaba al menos una década sin progreso en su resultado central, y en la mayoría de los casos el estancamiento era mucho más prolongado. Una de las construcciones demuestra que existen grupos no sóficos, zanjando una cuestión central en teoría de grupos.
Otros resultados incluyen la refutación de la conjetura de rigidez de Connes, la demostración de la conjetura de volumen de Ehrhart y la resolución de tres problemas del catálogo de Erdős, entre ellos una nueva cota inferior para los números de Ramsey de triángulos multicolores. OpenAI calcula el coste en fichas necesario para obtener las 10 soluciones en unos 2.000 dólares a precios de la API Sol.
Astra se articula en torno a múltiples agentes que dividen una tarea compleja, trabajan en paralelo durante largos periodos y agregan después sus resultados. La familia se sitúa junto a los modelos Sol, Terra y Luna, que llevan la etiqueta GPT-5.6. OpenAI aún no ha decidido si se comercializará como GPT-6, como una variante GPT-5.7 o como una categoría separada, y por ahora no ha fijado fecha de lanzamiento.
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Los matemáticos analizan las pruebas en Lean de Astra
Thomas Bloom, matemático de la Universidad de Manchester y responsable del catálogo de problemas de Erdős, calificó los resultados como “una gran noticia” en X. Los situó por encima del contraejemplo de distancia unitaria que OpenAI presentó en mayo, al menos en términos de construcciones.
Cada demostración va acompañada de un certificado en Lean verificable por máquina, un listón que muy pocos trabajos sobre investigación en IA han superado. Los matemáticos aún deben confirmar que cada enunciado formal refleja con precisión el problema que la comunidad consideraba realmente abierto. Noam Brown, uno de los responsables de los métodos de razonamiento del sistema, escribió que el modelo no ha resuelto ningún problema del Millennium Prize.
Sam Altman presentó Astra en Washington
Sam Altman mostró Astra a senadores y altos cargos de la Administración en reuniones a puerta cerrada en Washington días antes de la publicación del informe.
Se reunió el miércoles con los senadores Raphael Warnock y Bernie Moreno, y su agenda incluía además encuentros con Mark Warner, el secretario del Tesoro Scott Bessent y el secretario de Comercio Howard Lutnick.
Se espera que Astra sea el primer modelo sometido al marco federal de revisión previa al lanzamiento que se está diseñando.
OpenAI siguió un camino parecido en mayo, cuando anunció una refutación generada por IA de la conjetura de distancia unitaria de Erdős a través de una entrada de blog y no en una revista académica. En junio, un grupo de matemáticos respondió con la declaración de Leiden, un aviso respaldado por la Unión Matemática Internacional sobre el “proof by press release”, o pruebas difundidas vía notas de prensa, que la empresa citó el sábado.
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