OpenAI batizou em 1º de agosto sua próxima grande família de modelos Astra e afirmou que uma versão interna solucionou 10 problemas de longa data em matemática e computação teórica.
Pontos-chave:
- A OpenAI confirmou o nome Astra em um relatório que credita ao modelo 10 resultados em problemas sem avanços há pelo menos uma década.
- A lista inclui uma construção de grupos não sóficos, uma refutação da conjectura de rigidez de Connes e três problemas de Erdős.
- Cada argumento veio acompanhado de um certificado em Lean verificável por máquina, e o custo em tokens ficou em cerca de US$ 2.000 nas tarifas da API Sol.
Relatório da OpenAI sobre o Astra lista 10 resultados em matemática
A empresa publicou no sábado um relatório de 249 páginas cobrindo empacotamento de esferas, teoria de códigos, complexidade de circuitos aritméticos, teoria de grupos, complexidade quântica e criptografia de redes (lattices).
Cada problema da lista passou ao menos dez anos sem progresso relevante em seu resultado principal, e muitos estavam parados havia bem mais tempo. Uma das construções demonstra a existência de grupos não sóficos, encerrando uma questão central em teoria de grupos.
Outros resultados derrubam a conjectura de rigidez de Connes, provam a conjectura de volume de Ehrhart e resolvem três problemas do catálogo de Erdős, incluindo um novo limite inferior para números de Ramsey de triângulos multicoloridos. Segundo a OpenAI, o custo em tokens para chegar às 10 soluções ficou em torno de US$ 2.000 nas tarifas da API Sol.
O Astra é estruturado em múltiplos agentes que dividem uma tarefa difícil, trabalham em paralelo por longos períodos e depois agregam suas conclusões. A família se posiciona ao lado dos modelos Sol, Terra e Luna, rotulados como GPT-5.6. A OpenAI ainda não decidiu se o Astra será lançado como GPT-6, como uma variante GPT-5.7 ou como uma categoria separada, e não definiu data de estreia.
Veja também: ETFs de Bitcoin captam US$ 233,1 milhões, com um único fundo respondendo pela maior parte
Matemáticos avaliam as provas em Lean geradas pelo Astra
Thomas Bloom, matemático da Universidade de Manchester que organiza o catálogo de problemas de Erdős, classificou os resultados como “uma grande notícia” no X. Ele os colocou acima do contraexemplo de distância unitária que a OpenAI divulgou em maio, ao menos em termos de construções.
Cada argumento é acompanhado de um certificado em Lean verificável por máquina — um padrão que poucas alegações em pesquisa de IA conseguiram atingir. Ainda assim, matemáticos precisam checar se cada formulação formal corresponde exatamente ao problema que a área de fato considerava em aberto. Noam Brown, que trabalhou nos métodos de raciocínio por trás do sistema, escreveu que o experimento não tocou em nenhum dos problemas do Prêmio do Milênio.
Sam Altman apresentou o Astra em Washington
Sam Altman apresentou o Astra a senadores e altos funcionários do governo em reuniões a portas fechadas em Washington, poucos dias antes da divulgação do relatório.
Ele se encontrou com os senadores Raphael Warnock e Bernie Moreno na quarta-feira, e sua agenda incluiu ainda reuniões com Mark Warner, o secretário do Tesouro Scott Bessent e o secretário de Comércio Howard Lutnick.
O Astra deve ser o primeiro modelo submetido a um esquema federal de revisão pré-lançamento em preparação nos EUA.
A OpenAI seguiu caminho parecido em maio, quando anunciou, via post em blog em vez de artigo acadêmico, uma refutação gerada por IA da conjectura da distância unitária de Erdős. Em junho, matemáticos responderam com a declaração de Leiden, um alerta apoiado pela União Matemática Internacional contra “provas por comunicado de imprensa”, que a empresa voltou a citar no sábado.
Leia a seguir: Apostadores da Polymarket dão 91% de chance a estreia histórica de Homem-Aranha
