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OpenAI、未発表モデルの内部版が数学の未解決問題10件で新結果 — トークン代は約$2,000、ただし検証はこれから
OpenAI が「次期メジャーモデルの内部版」を使い、10年以上未解決だった数学・理論計算機科学の問題に対して10件の新しい結果を出したと発表した。トークン消費は GPT-5.6 Sol の API レート換算で約 $2,000 相当。原稿・Lean 形式の証明証明書・推論の過程を公開し、数学者が検証できる形にしているが、公開直後の時点で専門家による定理ごとのレビューは見当たらず、公開リポジトリ自身がパッケージを "agent-reviewed" と表示している。
キーポイント
- 対象は球充填・符号理論・群論・量子計算複雑性・格子暗号・極値組合せ論。非 sofic 群の初の明示的構成、高次元球充填の Cohn–Elkies 上界の改善、Connes の剛性予想の反証、Erdős 問題3件 (#146/#180/#183) など
- 二次的な集計では10件のうち4件が「数学者がそうだと信じていたことへの反例」
- OpenAI は議論の中身はすべてモデル由来とし、原稿執筆と Lean での形式化は人間が担当したと説明
- コストは GPT-5.6 Sol の API レートで約 $2,000 分のトークン。研究1本あたりの単価としては極端に安い
- ⚠️ 8/1 時点で定理ごとの専門家サインオフは確認されておらず、リポジトリのラベルは "agent-reviewed"
- ⚠️ モデル内部名「Astra」は非公式アカウント発。公式ポストは「次期メジャーモデルの内部版」としか書いていない
研究レベルの新規性が $2,000 分のトークンで出るなら、ボトルネックは生成側ではなく検証側に完全に移る。今週この論点は複数の話題で同時に噴き出している。
