OpenAI 1 sierpnia oficjalnie nazwało swoją kolejną dużą rodzinę modeli Astra i poinformowało, że jej wewnętrzna wersja rozwiązała 10 długo otwartych problemów z matematyki i informatyki teoretycznej.
Najważniejsze informacje:
- OpenAI potwierdziło nazwę Astra w raporcie, w którym przypisuje modelowi 10 wyników dotyczących problemów nieruszanych od co najmniej dekady.
- Na liście znalazły się m.in. konstrukcja grup niesoficznych, obalenie hipotezy sztywności Connesa oraz trzy problemy z katalogu Erdősa.
- Do każdego dowodu dołączono maszynowo weryfikowalny certyfikat w systemie Lean, a koszt tokenów wyniósł ok. 2 000 USD według stawek API Sol.
Raport OpenAI o Astra: 10 wyników z matematyki
Spółka opublikowała w sobotę 249‑stronicowy raport obejmujący m.in. upakowanie kul, teorię kodowania, złożoność obwodów arytmetycznych, teorię grup, złożoność kwantową oraz kryptografię kratową.
Każdy problem z listy pozostawał bez postępu w zakresie głównego wyniku przez co najmniej 10 lat, a w wielu przypadkach – znacznie dłużej. Jedna z konstrukcji dowodzi istnienia grup niesoficznych, rozstrzygając centralne pytanie w teorii grup.
Inne rezultaty obejmują obalenie hipotezy sztywności Connesa, dowód hipotezy wolumenu Ehrharta oraz rozwiązanie trzech problemów z katalogu Erdősa, w tym wyznaczenie dolnej granicy dla wielokolorowych liczb Ramseya dla trójkątów. OpenAI szacuje koszt obliczeniowy znalezienia wszystkich 10 rozwiązań na ok. 2 000 USD przy stawkach API Sol.
Astra opiera się na zestawie wyspecjalizowanych agentów, którzy dzielą jedno złożone zadanie na części, pracują równolegle przez długie okresy i łączą wyniki. Rodzina modeli plasuje się obok Sol, Terra i Luna, oznaczonych etykietą GPT‑5.6. OpenAI nie zdecydowało jeszcze, czy Astra zadebiutuje jako GPT‑6, wariant GPT‑5.7, czy osobny segment produktowy – i nie podało terminu premiery.
Zobacz także: Bitcoinowe ETF-y przyciągają 233,1 mln USD, jeden fundusz dostarcza większość napływów
Matematycy oceniają dowody Astra w Lean
Thomas Bloom, matematyk z University of Manchester i kurator katalogu problemów Erdősa, określił wyniki mianem „wielkiej wiadomości” na X. Uznał je za ważniejsze – przynajmniej pod względem konstrukcji – niż opublikowany w maju kontrprzykład do hipotezy o jednostkowych odległościach, który OpenAI wygenerowało wcześniejszym modelem.
Każdy argument opatrzono maszynowo weryfikowalnym certyfikatem w systemie Lean – standardem, którego dotąd spełniało niewiele głośnych prac z pogranicza matematyki i AI. Matematycy muszą jednak jeszcze sprawdzić, czy każda formalna formuła faktycznie opisuje problem w wersji uznawanej dotąd w danej dziedzinie za otwartą. Noam Brown, współautor metod wnioskowania wykorzystanych w systemie, napisał, że wśród rezultatów nie ma żadnego z problemów milenijnych.
Sam Altman prezentuje 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 Berniem Moreno, a w jego kalendarzu znalazły się także rozmowy z Markiem Warnerem, sekretarzem skarbu Scottem Bessentem oraz sekretarzem handlu Howardem Lutnickiem.
Astra ma być prawdopodobnie pierwszym modelem zgłoszonym w ramach planowanego federalnego systemu wstępnego przeglądu modeli przed dopuszczeniem ich na rynek.
Podobną ścieżkę OpenAI obrało w maju, gdy ogłosiło – w formie wpisu na blogu, a nie artykułu naukowego – wygenerowane przez AI obalenie hipotezy Erdősa o jednostkowych odległościach. W czerwcu matematycy odpowiedzieli deklaracją z Leiden, dokumentem sygnowanym m.in. przez Międzynarodową Unię Matematyczną, w którym ostrzegają przed „dowodami z komunikatu prasowego”. OpenAI odwołało się do tego stanowiska w sobotnim raporcie.
Przeczytaj również: Traderzy na Polymarket dają Spider-Manowi 91% szans na historyczny debiut
