OpenAI ha battezzato il suo prossimo grande model family Astra il 1° agosto, annunciando che una versione interna è riuscita a risolvere 10 problemi di matematica e informatica teorica rimasti aperti per lungo tempo.
Punti chiave:
- OpenAI ha confermato il nome Astra in un report che attribuisce al modello 10 risultati su problemi rimasti intoccati per almeno un decennio.
- Tra questi figurano una costruzione di gruppi non sofic, la confutazione della congettura di rigidità di Connes e tre problemi di Erdős.
- Ogni dimostrazione è accompagnata da un certificato Lean verificabile automaticamente; il costo in token è stato di circa 2.000 dollari ai prezzi Sol API.
Il report su OpenAI Astra elenca 10 risultati in matematica
L’azienda ha pubblicato sabato un report di 249 pagine che copre sphere packing, teoria dei codici, complessità dei circuiti aritmetici, teoria dei gruppi, complessità quantistica e crittografia a reticoli.
Ogni problema in elenco era fermo da almeno dieci anni sul risultato principale, spesso da molto di più. Una delle costruzioni dimostra l’esistenza di gruppi non sofic, risolvendo una questione centrale nella teoria dei gruppi.
Altri risultati smentiscono la congettura di rigidità di Connes, dimostrano la congettura sul volume di Ehrhart e chiudono tre problemi tratti dal catalogo di Erdős, inclusa una stima di minorazione per i numeri di Ramsey a triangoli multicolore. OpenAI stima il costo in token per arrivare a tutte e 10 le soluzioni in circa 2.000 dollari ai prezzi Sol API.
Astra si basa su una costellazione di agenti che scompongono un singolo compito complesso, lavorano in parallelo per periodi prolungati e aggregano poi i risultati. La nuova famiglia si affianca ai modelli Sol, Terra e Luna che portano l’etichetta GPT-5.6. OpenAI non ha ancora deciso se rilasciarlo come GPT-6, come variante GPT-5.7 o come livello separato, e non ha fissato una data di lancio.
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I matematici giudicano le dimostrazioni Lean di Astra
Thomas Bloom, matematico dell’Università di Manchester e curatore del catalogo dei problemi di Erdős, ha definito i risultati «una grande notizia» su X. Li considera più significativi, almeno dal punto di vista costruttivo, del controesempio alla congettura della distanza unitaria diffuso da OpenAI a maggio.
Ogni argomentazione è accompagnata da un certificato Lean verificabile automaticamente, uno standard che pochissime rivendicazioni nella ricerca sull’IA hanno finora raggiunto. Resta però ai matematici verificare che ogni enunciato formale corrisponda davvero al problema che la comunità considerava aperto. Noam Brown, tra gli autori dei metodi di ragionamento dietro il sistema, ha scritto che nessuno dei problemi affrontati rientra tra i Millennium Prize Problems.
Sam Altman presenta Astra a Washington
Sam Altman ha mostrato Astra a senatori e alti funzionari dell’amministrazione in una serie di incontri a porte chiuse a Washington, pochi giorni prima della pubblicazione del report.
Mercoledì ha incontrato i senatori Raphael Warnock e Bernie Moreno, e in agenda figuravano anche riunioni con Mark Warner, il Segretario al Tesoro Scott Bessent e il Segretario al Commercio Howard Lutnick.
Astra dovrebbe essere il primo modello presentato nell’ambito del nuovo quadro federale di revisione preventiva dei sistemi di IA prima della loro immissione sul mercato.
OpenAI aveva adottato una strategia simile a maggio, quando annunciò tramite un post sul blog – e non attraverso una rivista scientifica – una contro-dimostrazione generata dall’IA alla congettura di Erdős sulla distanza unitaria. A giugno i matematici hanno risposto con la dichiarazione di Leiden, un avvertimento sostenuto dall’International Mathematical Union contro le “dimostrazioni per comunicato stampa”, che l’azienda ha citato nel report di sabato.
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