A OpenAI publicou um artigo no sábado apresentando soluções para 10 problemas de matemática e ciência da computação teórica, e atribuiu a matemática não a qualquer pessoa, mas a uma versão interna do Astra, um modelo que ela não lançou. Horas antes, um dos 10, uma construção em teoria dos grupos, havia vazado no X.

O número que será repetido é $2,000. É isso que a OpenAI estima que os tokens usados para encontrar todas as 10 soluções custariam nas tarifas de API do GPT-5.6 Sol, seu atual carro-chefe. Todos os problemas da lista estavam havia pelo menos uma década sem progresso em seu resultado principal, e a maioria deles por muito mais tempo.

O vazamento veio primeiro. Capturas de tela do capítulo de teoria dos grupos circularam durante a noite sob o título "Nonsofic Groups Exist", e Elliot Glazer, matemático principal da Epoch AI, respondeu que as páginas eram genuínas e chamou o trabalho de o resultado de IA em matemática mais importante até agora. A publicação completa veio na mesma manhã.

A frase mais consequente do anúncio não é sobre nenhum teorema. A OpenAI escreve que "reivindicar autoria humana para uma prova gerada inteiramente por um sistema de IA deturparia tanto a contribuição do sistema quanto a natureza do trabalho intelectual humano genuíno." Até agora, matemática assistida por IA vinha sendo publicada sob nomes humanos, com o modelo nos agradecimentos. A posição da OpenAI é que sua equipe preparou os manuscritos e assume a responsabilidade pela correção, enquanto os argumentos em si pertencem à máquina.

O que os 10 resultados cobrem

O item de teoria dos grupos é o que vazou, e ele encerra uma questão em aberto desde que Benjamin Weiss deu à propriedade o nome "sofic" em 2000. Um grupo é um conjunto de movimentos mais uma regra para combiná-los, como as rotações de um cubo de Rubik. Sofic significa que qualquer pedaço finito da tabela de combinação pode ser imitado, com qualquer grau de precisão que você escolher, embaralhando um baralho finito de cartas. Todos os grupos que alguém havia testado passavam, e até sábado nenhum contraexemplo era conhecido.

O restante vai muito além da teoria dos grupos. O capítulo sobre empacotamento de esferas afirma a primeira melhora desde 1978 no limite geral de quão densamente esferas podem preencher um espaço de alta dimensão. Outro refuta a conjectura de rigidez de Connes em álgebras de operadores. Um resolve o problema 183 de Erdős. Um prova nova dificuldade para o problema do vetor mais próximo, uma questão de reticulados que está na base da criptografia pós-quântica.

O que pode ser verificado e o que não pode

Ao contrário de julho, o trabalho chega com a maquinaria para verificá-lo. A OpenAI divulgou os manuscritos, uma narração do raciocínio do modelo e um certificado Lean para cada argumento. Um certificado Lean é uma prova escrita de modo que um computador possa verificar cada etapa, o que elimina as lacunas discretas que derrubam a maioria das supostas provas de conjecturas famosas. Isso não estabelece que a afirmação formalizada seja a conjectura com a qual os matemáticos se importam, e não é revisão por pares.

Vale a pena manter em mente o precedente de julho. A OpenAI atribuiu uma prova da Conjectura da Cobertura Dupla por Ciclos ao GPT-5.6 Sol Ultra em 10 de julho, e Jim Geelen e Sang-il Oum separadamente redigiram exposições desse argumento. O Wolfram MathWorld registra que a alegação não havia chegado a uma publicação com revisão por pares até o fim do mês. A verificação ocorre ao longo de meses, não de ciclos de notícias.

A OpenAI também não está sozinha nisso. Um contraexemplo encontrado com o Claude Fable 5 da Anthropic encerrou a Conjectura Jacobiana, de 87 anos, em três variáveis, e Terence Tao analisou isso publicamente em 21 de julho.

O que a OpenAI tem que suas rivais não têm é um modelo que ninguém fora da empresa pode testar. Sam Altman passou esta semana apresentando uma prévia da família Astra em Washington, onde ela foi proposta para trabalhos que se estendem por horas ou dias e por múltiplos agentes, em vez de uma única resposta. Ela não tem data de lançamento, pontuações de benchmark, preço nem sequer um nome definido, e os $2,000 são uma estimativa nas tarifas de um modelo diferente.

Sébastien Bubeck, que trabalha com IA na OpenAI, marcou o lançamento observando que esperava que a IA o superasse em matemática até 2030 e recebeu 2026 em vez disso. Os próprios números divulgados pela empresa já precisaram ser destrinchados antes, como em seu resultado ARC-AGI-3 autorrelatado de 38,3%. Desta vez, ela entregou as provas, os arquivos Lean e os rastros de raciocínio. O próximo passo pertence aos matemáticos.