OpenAI batizou em 1º de agosto sua próxima grande família de modelos Astra e afirmou que uma versão interna conseguiu resolver 10 problemas antigos em matemática e computação teórica.
Principais pontos:
- A OpenAI confirmou o nome Astra em um relatório que credita ao modelo 10 resultados em problemas sem avanços há, no mínimo, uma década.
- A lista inclui uma construção de grupos não-sofínicos, uma refutação da conjectura de rigidez de Connes e três problemas do catálogo de Erdős.
- Cada argumento veio acompanhado de um certificado em Lean verificável por máquina, e o custo em tokens ficou em torno de US$ 2.000 nas tarifas da API Sol.
Relatório da OpenAI sobre Astra detalha 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 baseada em reticulados.
Cada problema listado estava há pelo menos dez anos sem progresso relevante em seu resultado principal, e muitos estavam parados há muito mais tempo. Uma das construções demonstra a existência de grupos não-sofínicos, resolvendo uma questão central em teoria de grupos.
Outros resultados derrubam a conjectura de rigidez de Connes, comprovam a conjectura de volume de Ehrhart e solucionam três problemas do catálogo de Erdős, incluindo um novo limite inferior para números de Ramsey de triângulos com múltiplas cores. A OpenAI estimou o custo em tokens para chegar às 10 soluções em cerca de US$ 2.000 usando as tarifas da API Sol.
O Astra é arquitetado em torno de múltiplos agentes que decompõem um problema difícil, trabalham em paralelo por longos intervalos e depois consolidam os resultados. A família se posiciona ao lado dos modelos Sol, Terra e Luna, rotulados como GPT-5.6. A OpenAI ainda não decidiu se o modelo chegará ao mercado como GPT-6, como uma variante GPT-5.7 ou como uma faixa separada, e não definiu data de lançamento.
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Comunidade matemática avalia as provas em Lean do Astra
Thomas Bloom, matemático da Universidade de Manchester que organiza o catálogo de problemas de Erdős, classificou os resultados como “grande notícia” no X. Ele os colocou acima do contraexemplo de distância unitária divulgado pela OpenAI em maio, ao menos em termos de construções.
Cada argumento vem com um certificado em Lean verificável por computador — um padrão que poucas alegações em pesquisa de IA conseguiram atingir. Ainda assim, matemáticos precisarão checar se cada formulação formal captura corretamente o problema tal como entendido pela comunidade. Noam Brown, que trabalhou nos métodos de raciocínio por trás do sistema, escreveu que a rodada não resolveu nenhum dos problemas do Prêmio Millennium.
Sam Altman apresentou o Astra em Washington
Sam Altman apresentou o Astra a senadores e altos funcionários do governo dos EUA em reuniões fechadas em Washington poucos dias antes da divulgação do relatório.
Ele se reuniu com os senadores Raphael Warnock e Bernie Moreno na quarta-feira, e sua agenda também incluiu encontros com Mark Warner, o secretário do Tesouro Scott Bessent e o secretário de Comércio Howard Lutnick.
A expectativa é que o Astra seja o primeiro modelo submetido ao futuro regime federal de revisão pré-lançamento.
A OpenAI seguiu um caminho semelhante em maio, quando anunciou, por meio de um post de blog e não de um artigo acadêmico, a refutação da conjectura da distância unitária de Erdős usando IA. Em junho, matemáticos responderam com a Declaração de Leiden — um alerta, apoiado pela União Matemática Internacional, contra a prática de “prova por comunicado de imprensa” —, documento que a empresa citou no sábado.
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