OpenAI 1 sierpnia oficjalnie nazwało swoją kolejną dużą rodzinę modeli Astra i podało, że jej wewnętrzna wersja rozwiązała 10 problemów z matematyki i informatyki teoretycznej, które od lat pozostawały otwarte.
Najważniejsze informacje:
- OpenAI potwierdziło nazwę Astra w raporcie, przypisując modelowi 10 wyników w sprawach, których nikt nie ruszył od co najmniej dekady.
- Na liście są m.in. konstrukcja niesoficznych grup, obalenie hipotezy sztywności Connesa oraz trzy problemy z katalogu Erdősa.
- Każdy dowód opatrzono maszynowo weryfikowalnym certyfikatem w systemie Lean, a koszt tokenów wyniósł ok. 2 tys. dol. przy stawkach API Sol.
Raport OpenAI o Astra: 10 wyników w matematyce
Firma opublikowała w sobotę 249‑stronicowy raport poświęcony upakowaniu kul, teorii kodowania, złożoności obwodów arytmetycznych, teorii grup, złożoności kwantowej i kryptografii kratowej.
Każdy z problemów na liście pozostawał bez postępu w kluczowym aspekcie co najmniej od dekady, a w wielu przypadkach zdecydowanie dłużej. Jedna z konstrukcji wykazuje istnienie niesoficznych grup, rozstrzygając centralne pytanie w teorii grup.
Inne wyniki obejmują obalenie hipotezy sztywności Connesa, dowód hipotezy Ehrharta o objętości oraz rozwiązanie trzech problemów z katalogu Erdősa, w tym wyznaczenie dolnego ograniczenia na wielokolorowe liczby Ramseya dla trójkątów. OpenAI oszacowało koszt tokenów potrzebnych do znalezienia wszystkich 10 rozwiązań na około 2 tys. dol. przy stawkach API Sol.
Architektura Astra opiera się na wielu agentach dzielących pojedyncze, bardzo trudne zadanie, pracujących równolegle przez długie okresy i scalających swoje wyniki. Rodzina stoi obok modeli Sol, Terra i Luna oznaczonych etykietą GPT‑5.6. OpenAI nie zdecydowało, czy Astra trafi na rynek jako GPT‑6, wariant GPT‑5.7, czy osobna klasa produktu, i na razie nie podało daty premiery.
Zobacz też: ETF-y na bitcoina przyciągają 233,1 mln dol., jeden fundusz odpowiada za większość napływów
Matematycy oceniają dowody Astra w Lean
Thomas Bloom, matematyk z Uniwersytetu w Manchesterze i kurator katalogu problemów Erdősa, określił wyniki jako „wielką wiadomość” na X. Uznał je za ważniejsze, przynajmniej pod względem konstrukcji, niż kontrprzykład do hipotezy o jednostkowej odległości, który OpenAI ujawniło w maju.
Każdy z argumentów jest dostarczany z maszynowo weryfikowalnym certyfikatem w systemie Lean – poprzeczką, której większość deklaracji o dokonaniach AI w matematyce dotąd nie przeskoczyła. Matematycy muszą jednak jeszcze sprawdzić, czy każda formalna formuła dokładnie odpowiada problemowi, który społeczność rzeczywiście uznawała za otwarty. Noam Brown, współtwórca metod wnioskowania stojących za systemem, napisał, że Astra nie rozwiązała żadnego z problemów milenijnych.
Sam Altman prezentował Astrę w Waszyngtonie
Sam Altman zaprezentował Astrę senatorom i wysokim urzędnikom administracji USA podczas zamkniętych spotkań w Waszyngtonie na kilka dni przed publikacją raportu.
W środę spotkał się z senatorami Raphaelem Warnockiem i Bernie Moreno, a jego kalendarz obejmował także rozmowy z Markiem Warnerem, sekretarzem skarbu Scottem Bessentem i sekretarzem handlu Howardem Lutnickiem.
Astra ma być pierwszym modelem zgłoszonym w ramach planowanego federalnego systemu wstępnego przeglądu modeli przed ich komercyjnym wdrożeniem.
Podobną ścieżkę OpenAI obrało w maju, ogłaszając wygenerowane przez AI obalenie hipotezy Erdősa o jednostkowej odległości we wpisie na blogu, a nie w czasopiśmie naukowym. W czerwcu matematycy odpowiedzieli Deklaracją w Lejdzie – ostrzeżeniem, firmowanym przez Międzynarodową Unię Matematyczną, przed „dowodami w komunikatach prasowych”. OpenAI odwołało się do niej w sobotnim raporcie.
Kolejny materiał: Traderzy na Polymarket dają Spider-Manowi 91% szans na historyczny debiut