OpenAI поделились результатами внутренней работы Astra – новой модели компании, которую специально тренировали для долгой автономной работы. Речь вновь о математике, в блогпосте компания утверждает, что модель показала результаты сразу в 10 математических задачах. Дам списком:
— упаковка сфер в высоких размерностях (новые верхние границы плотности);
— двоичные и сферические коды (граница, стоявшая с 1977 года);
— существование не-софичных групп – один из центральных вопросов теории групп;
— гипотеза жёсткости Конна – опровергнута;
— нижние границы сложности перманента (арифметические схемы и формулы);
— квантовое параллельное повторение для игр двух игроков;
— трудность задачи о ближайшем векторе – основа постквантовой криптографии;
— гипотеза Эрхарта об объеме выпуклых тел (1964) – решена во всех размерностях;
— многоцветные числа Рамсея – задача Эрдёша #183;
— гипотезы компактности и вырожденности в экстремальной теории графов – задачи Эрдёша #146 и #180.
Claude Fable 5 подсказывает, что в списке одно громкое опровержение (гипотеза Конна), два закрытых вопроса существования (не-софичные группы и суперэкспоненциальный рост в Рамсее), полностью доказанная гипотеза Эрхарта, остальное – сдвиги границ, не двигавшихся по 30–50 лет.
Список очень разнородный, есть как крупные задачи, так и поменьше. Но настолько же разнородна и сама математика: помимо великих задач, в ней полно задач на каждый день – но беда в том, что ресурсов часто не хватает. Так что набор задач OpenAI на самом деле подобрали грамотно, мое почтение.
Важно добавить, что пока перед нами лишь короткий блогпост и решения, которые пока не проверены независимыми экспертами. Но у OpenAI в штате хорошая команда математиков, совсем ерунду выкладывать бы не стали. Спешку же я лично объясняю конкуренцией между командами: когда Claude Fable 5 закрыл гипотезу якобиана, OpenAI потребовалось меньше суток, чтобы повторить решение с помощью Codex.
Еще интересный момент – все десять решений обошлись компании всего в $2000, если бы она платила за токены.
Про саму Astra вчера рассказали сразу несколько СМИ. По данным The Information, ключевая фишка – несколько ИИ-агентов совместно работают над сложными проектами и трудными математическими задачами в течение длительного времени. The Decoder уточняет масштаб: агенты сообща решают задачу часами или даже днями.
У всех до сих пор на слуху история, когда ИИ-агент OpenAI в ходе теста на умение искать уязвимости вырвался из песочницы и взломал Hugging Face (на нем хранились ответы на тест, я до сих пор угораю с этой подробности). Была ли это та же самая модель, что и Astra – пресса аккуратно умалчивает.
Но известно, что Сэм Альтман уже продемонстрировал модель американским сенаторам. Astra, как ожидается, станет первой моделью OpenAI, поданной на проверку по готовящейся при Трампе схеме предрелизного федерального ревью – решение по этой схеме ожидается буквально сегодня.
Тут, кстати, может крыться еще одна причина столь поспешной демонстрации математических открытий – показать возможности модели приносить реальную пользу. Если десять задач закрыли силами внутреннего отдела OpenAI, то сколько задач упадет, если модель дать всем математикам в мире вообще? Будем смотреть, сработает ли такой аргумент.
Как использовать ИИ на максимум, я рассказываю на “Бусти”. Там есть место и личному опыту, и разбору техник работы от ведущих специалистов – например, лестницы освоения ИИ от Бориса Черни, главы Claude Code. Прокачаться в ИИ с ее помощью можно буквально за вечер – обязательно почитайте!
