OpenAI nennt seine nächste Modellfamilie Astra, und stellt sie mit zehn gelösten Mathematikproblemen vor
Eine interne Astra-Version lieferte Ergebnisse für zehn Probleme, bei denen Mathematiker mindestens ein Jahrzehnt nicht weiterkamen. Die Rechenkosten lagen bei rund 2.000 US-Dollar; jeder Beweis ist maschinell prüfbar.
OpenAI bestätigt Astra als Namen seiner nächsten großen Modellfamilie. Zur Ankündigung veröffentlichte das Unternehmen einen Bericht: Eine interne Version habe Ergebnisse für zehn offene Probleme aus Mathematik und theoretischer Informatik erzeugt. Bei keinem davon gab es seit mindestens zehn Jahren Fortschritte, bei den meisten deutlich länger.
Astra zeigte unter anderem die Existenz nicht-sofischer Gruppen, widerlegte Connes’ Starrheitsvermutung für Von-Neumann-Algebren, bewies Ehrharts Volumenvermutung und löste drei Aufgaben aus dem Erdos-Katalog. Zudem verbesserte es erstmals seit 1978 die allgemeine Obergrenze für Kugelpackungen in hohen Dimensionen. Jeder Beweis wurde in Lean formalisiert und kann schrittweise maschinell geprüft werden; OpenAI veröffentlichte außerdem Herleitungen. Die für alle zehn Lösungen benötigten Tokens würden laut Unternehmen zu Sol-API-Preisen rund 2.000 US-Dollar kosten.
Was dahintersteckt. Astra ist für lange Aufgaben gedacht: Mehrere Agenten arbeiten Stunden oder Tage gemeinsam an einem Problem. Sam Altman zeigte das System vergangene Woche Politikern in Washington; es soll als erstes Modell das geplante Vorabprüfverfahren der US-Regierung durchlaufen. Mathematik ist strategisch geeignet, weil Beweise objektiv prüfbar sind. OpenAI-Forscher Noam Brown betont dennoch größere Fehlschläge: „Leider noch keine Millennium-Probleme.“ Thomas Bloom von erdosproblems.com nennt die Ergebnisse bedeutend, widerspricht aber der Vorstellung, KI ersetze Mathematiker. Das System sei von Mathematikern gebaut und mit deren gesamtem Schrifttum trainiert. Fields-Medaillist Timothy Gowers beschreibt die Entwicklung als „sehr seltsam und nicht besonders angenehm“, freut sich aber über die Lösungen.
Was das für dich bedeutet: Astra hat weder Startdatum noch bestätigten Produktnamen oder Preis. Es zeigt die Richtung: weg von „Beantworte meine Frage“ hin zu „Arbeite lange selbstständig und bring ein Ergebnis“. Im Berufsalltag wird daraus ein Modell für mehrstündige statt fünfminütige Aufgaben. Mathematik ist dafür besonders maschinenfreundlich, weil Lean Ergebnisse zertifizieren kann. Die meisten Berufe besitzen keinen solchen Prüfnachweis.
Quellen
Anthropic prüfte 141.006 Testläufe und fand drei Fälle, in denen Claude echte Unternehmen angriff
Durch eine falsch konfigurierte Testumgebung hatten Claude-Modelle bei Sicherheitsübungen Zugriff auf das offene Internet. Drei reale Organisationen wurden kompromittiert; ein Modell lud sogar Schadsoftware in ein öffentliches Paketverzeichnis.
