Tranh cãi về Astra: Chuyên gia Anthropic tái lập 50% kết quả của OpenAI chỉ trong 24 giờ

Trước hết, nếu lược bỏ tất cả những từ ngữ trong bài phân tích dài của tôi về OpenAI Astra ngày hôm qua, thì quan điểm tổng thể là Astra có lẽ không phải là bước đột phá mà OpenAI muốn bạn tin tưởng. Tôi đã bày tỏ lo ngại về việc họ tiết lộ quá ít thông tin về những gì họ đã thực hiện. Hơn nữa, dù tôi nghĩ mình chưa nhấn mạnh đủ ở đó, tất cả chúng ta đều biết họ đang đối mặt với áp lực kinh tế và cạnh tranh khổng lồ; họ cần một chiến thắng. Tôi thường có cảm giác rằng các thông tin truyền thông của họ thiên về tiếp thị hơn là khoa học.

Hàm tôi đã rớt xuống tận sàn vài giờ sau bài đăng của chính mình khi đọc được điều này từ Levent Alpöge, một nhà toán học tài năng đang làm việc tại Anthropic:

levent@__alpoge__

vậy là sau 24 giờ tôi đã giải được một nửa số đó với Fable, tôi không thấy nhiều thảo luận về việc đặt câu hỏi (prompting) trong thông báo nhưng đây là thiết lập tương tự như ví dụ về bài toán khoảng cách đơn vị của tôi: hoàn toàn tự chủ, câu lệnh chung, không có internet (+ sự cẩn trọng để đảm bảo không có thông tin nào bị rò rỉ)

Sebastien Bubeck @SebastienBubeck

vâng, các nhóm nonsofic thực sự tồn tại: khẳng định này là một trong nhiều kết quả đẹp đẽ mới được chứng minh bởi Astra, mô hình lớn tiếp theo của chúng tôi. Chúng tôi đang công bố 10 chứng minh như vậy từ Astra, hoàn chỉnh với các chứng chỉ lean và hướng dẫn CoT cho từng bài. Các kết quả rất rộng mở, từ von Neumann

9:59 Sáng · 2 tháng 8, 2026 · 288K Lượt xem

52 Phản hồi · 45 Đăng lại · 894 Lượt thích

Một người (rõ ràng là thông minh) tại Anthropic đã có thể “tái lập” (trong khả năng tốt nhất có thể với báo cáo rất sơ sài của OpenAI về những gì họ thực sự đã làm) một nửa số kết quả của OpenAI chỉ trong vòng 24 giờ. Và không phải với Astra hay một mô hình mới nào khác, mà với Fable đã được phát hành công khai.

Tôi có một vài phản ứng về điều này.

a. Việc tái lập một phần nhanh chóng của Alpöge khiến tôi tự hỏi liệu bước tiến thực sự của OpenAI ở đây có phải là tìm ra (thông qua AI) những bài toán mở nào phù hợp với một loại kỹ thuật tìm kiếm và xác minh nhất định hay không. Noam Brown của OpenAI đã thừa nhận, dù không đi sâu vào chi tiết, rằng có những thất bại ở một số (và có lẽ là nhiều) bài toán khác:

Noam Brown@polynoamial

Và vâng, chúng tôi đã thử các bài toán lớn khác nhưng không thành công. Đáng tiếc là chưa có bài toán Millennium Prize nào (tính đến hiện tại). Nhưng chúng tôi cũng không dành quá nhiều thời gian cho mỗi bài toán. Hoàn toàn có thể đẩy khả năng tính toán tại thời điểm kiểm thử (test-time compute) đi xa hơn nữa.

9:01 Sáng · 1 tháng 8, 2026 · 259K Lượt xem

66 Phản hồi · 82 Đăng lại · 1.99K Lượt thích

Thật không may, ngoài điều đó ra, OpenAI không báo cáo những bài toán nào họ đã thử và thất bại. Họ đã đưa cho chúng ta một tử số mà không có mẫu số, đây luôn là một dấu hiệu đáng lo ngại.

Điều này không làm giảm đi thành tựu của OpenAI - nếu hệ thống giải được một loạt các bài toán mở thì đó là điều rất ấn tượng – nhưng nó lại đặt ra câu hỏi về phạm vi của nó: là toàn bộ toán học? Hay chỉ là một tập hợp con các bài toán có thể được tìm kiếm theo một cách nhất định?

Có lẽ một khi tập hợp con đó đã được xác định, nhiều hệ thống khác cũng có thể thực hiện được. Đó chính là điều mà sự tái lập một phần của Levent Alpöge cho thấy.

Và điều quan trọng nhất có lẽ không phải là sự đổi mới nào đó trong bản thân Astra mà là ý tưởng (có lẽ từ con người) để thực hiện việc tìm kiếm cụ thể này.

b. Việc tái lập một phần nhanh chóng của Alpöge làm suy yếu giả định phổ biến rằng Astra là một bước đột phá lớn. Astra rõ ràng là một bước tiến ở một mức độ nào đó, nhưng mức độ đó rất có thể chỉ là sự cải tiến nhỏ so với các mô hình gần đây khác.

Liên quan đến điều này, tôi thấy thú vị khi đọc trên The Information sáng nay rằng OpenAI vẫn chưa quyết định gọi Astra (vốn là tên mã nội bộ) là GPT 6 hay GPT 5.7. Nếu OpenAI thực sự nghĩ Astra là một bước nhảy vọt, tôi nghi ngờ rằng đó sẽ là một lựa chọn khó khăn đến vậy.

Astra tốt đến mức nào trong các bài toán thực tế mở vẫn còn là một ẩn số.

Thứ hai, một độc giả lâu năm của bản tin này, Ihor Gowda, đã giới thiệu cho tôi một bài giảng tuyệt vời của Terence Tao, người được coi là một trong những nhà toán học hàng đầu thế giới theo bất kỳ tiêu chuẩn nào; nhiều người xem Tao là nhà toán học số một. Bài giảng của ông rất sáng rõ, dễ tiếp cận và thực sự quan trọng.

Hơn nữa, bạn không cần phải là một nhà toán học chuyên nghiệp để đọc nó. Đây nên là tài liệu đọc bắt buộc cho bất kỳ ai đang suy nghĩ về việc AI sẽ ảnh hưởng đến toán học như thế nào, và rất đáng đọc cho bất kỳ ai quan tâm đến tác động của AI đối với thế giới.

Một trong những vấn đề mà ông nêu ra được gọi là “chứng minh khó tiêu” (proof indigestion); điều gì sẽ xảy ra nếu AI tạo ra rất nhiều thứ, phần lớn là đúng, nhưng không nhất thiết là hữu ích:

Bài giảng ngày 26 tháng 7 của Tao, được viết trước thông báo về Astra, cũng báo trước một điểm chính khác mà tôi đã nêu hôm qua: giỏi tạo ra một số loại chứng minh không có nghĩa là một hệ thống AI có thể đóng góp vào tất cả (hoặc thậm chí hầu hết) các mục tiêu của toán học. Ông cũng phân biệt giữa việc giải các bài toán mở (điều mà Astra có vẻ mạnh, có lẽ với một số giới hạn quan trọng) và xây dựng lý thuyết (chưa có bằng chứng nào cho thấy Astra có thể làm được điều đó):

Tao không phải là người bài trừ công nghệ (Luddite), hay thậm chí là chống AI. Ông rất cởi mở với AI và mong muốn tìm một vị trí cho nó trong toán học. Bài giảng của ông là một bài đọc tuyệt vời về cách thực hiện chính xác điều đó — đưa AI vào toán học một cách chu đáo nhất có thể. Rất đáng đọc.

Tái bút: Tranh biếm họa trong ngày, minh họa cho định luật Brandolini:

Ngày nay, như kỹ sư Wouter Vreugdenhil, người đã thu hút sự chú ý của tôi đến bức tranh này, chỉ ra rằng: “đó là cuộc chơi.”

Wouter Vreugdenhil@WouterW_Vreug

@GaryMarcus OpenAI duy trì niềm tin của nhà đầu tư với nỗ lực tối thiểu. Chứng minh họ sai cần nhiều năm và chuyên môn mà hầu hết mọi người không có. Đó là cuộc chơi.🤷‍♂️

6:46 Sáng · 3 tháng 8, 2026 · 3.55K Lượt xem

1 Đăng lại · 8 Lượt thích

Không có bài đăng nào