OpenAI于8月2日凌晨披露了下一代模型Astra，并公布其内部版本在数学与理论计算机科学领域取得的10项新成果，涵盖高维几何、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学等方向。这些成果集中展示了Astra探索前沿科研问题的能力，相关难题均已开放至少10年，多数问题的研究历史更为悠久。OpenAI借助同一模型将论证整理成249页论文，另附一份62页的解题思路说明。按照Sol API费率计算，模型寻找这些解法所需的Token总成本约为2000美元（约合人民币13500元）。

在OpenAI正式公布这些成果前，Astra已经进入美国政策制定者的视野。据The Information报道，OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）本周在美国华盛顿向包括白宫官员、内阁成员和国会议员在内的政策制定者预览了Astra。这显示出OpenAI在发布前沿模型时，正积极与政策层沟通，以应对监管和国家安全方面的关切。

此次公布的10项成果中，最引人注目的包括：高维球体堆积密度上界取得自1978年以来的首次改进，推进至Cohn–Elkies阈值；构造出明确的非sofic群，推翻了“所有可数群都是sofic群”的猜想；在Connes刚性猜想上证明不同群可能对应同一个冯·诺依曼代数；以及解决厄尔多什第146号、第180号和第183号问题等。这些成果覆盖了从纯数学到理论计算机科学的多个前沿领域，显示出Astra在跨研究方向上的解题潜力。

OpenAI强调，这些数学论证由AI系统生成，公司参与了论文整理和Lean形式化验证，并对结果的正确性负责。OpenAI认为，如果一项证明完全由AI系统生成却署名为人类作者，会歪曲AI系统和人类原创工作的性质。公司希望数学界进一步检验这些成果，将其置于既有研究脉络中，并在此基础上开展新研究。

值得注意的是，这并非OpenAI首次公布由AI参与解决数学难题。今年5月，OpenAI曾公开一项由AI发现的厄尔多什单位距离猜想反例，该结果由一款尚未发布的模型在评估期间发现，并已推动多项后续研究。此次Astra的成果进一步表明，AI在数学研究中的角色正从辅助工具向主动解题者转变。

对于AI在数学研究中的角色，学界存在不同看法，部分数学家对其影响持谨慎态度。OpenAI也承认，AI系统参与数学研究正在带来一系列科技公司无法单独回答的问题。此次成果仍需数学界进一步检验和评价，Astra能否将这种能力稳定扩展至科学领域，将成为其正式发布前的一大看点。