OpenAI Astra 模型解决十项数学开放问题，成本约 2000 美元
AI 模型以约 2000 美元成本独立解决十个数学开放问题，标志着 AI 开始进入科研无人区，值得关注。
OpenAI 公布其下一代模型 Astra 的内部版本解决了十个长期未解的数学开放问题，包括构造出非 sofic 群（一类此前未知是否存在的群）、推翻 Connes 刚性猜想等，总计算成本约 2000 美元。这些问题多数十多年没有进展，模型生成的证明已用 Lean 形式化验证，再由人类研究者整理成论文。
正文摘录
.jpg) 一道困扰学界几十年的开放问题，需要多少成本才能取得关键突破？ OpenAI 给出的答案是， 十道题加起来，约 2000 美元 。 昨天下午，OpenAI 公布了一份颇为惊人的成绩单。其下一代主要模型 Astra 的内部版本，在高维几何、编码理论、群论、算术电路复杂性、量子复杂性、格密码学和极值组合等领域，给出了十项新的研究结果。 其中一些问题至少十年没有取得核心进展，另一些已经悬而未决数十年。结果包括构造出非 sofic 群、推翻 Connes 刚性猜想、解决三个 Erdős 问题，以及推进与后量子密码学密切相关的最近向量问题。 更值得注意的是，OpenAI 称，这些论证由 Astra 生成。人类研究人员随后借助同一个模型将论证整理成论文，模型又把每项证明形式化为 Lean 证书。按照 Sol API 的价格计算，模型寻找全部解法所消耗的 token，成本大约为 2000 美元。  OpenAI 研究科学家、o1、o3 系列关键研究领导者之一 Noam Brown 这意味着，大模型在数学领域扮演的角色正在发生变化。