OpenAI dùng AI giải quyết 10 bài toán hóc búa trong toán học và khoa học máy tính

Ngày 1 tháng 8 năm 2026 - Link Blog

Mười tiến bộ trong toán học và khoa học máy tính lý thuyết (via) Vài ngày trước, Anthropic đã phát hiện ra các lỗ hổng mật mã bằng cách sử dụng Claude với Mythos Preview, chi 100.000 đô la cho các token cùng những câu lệnh (prompt) bao gồm: "một lần nữa, chúng tôi không tìm kiếm những kết quả dễ dàng, chúng tôi muốn nghiên cứu bài bản để tìm ra những phát hiện thực sự khó."

Giờ đến lượt OpenAI thể hiện sức mạnh. Họ đã để "một phiên bản nội bộ của Astra, mô hình lớn tiếp theo của chúng tôi" tìm kiếm lời giải cho mười bài toán mà "chưa có tiến triển nào về kết quả chính trong ít nhất một thập kỷ". Họ tuyên bố đã chi chưa đến 2.000 đô la theo giá token GPT-5.6 Sol cho mỗi bài toán.

(Tuy nhiên, không có thông tin nào về việc họ đã chi 2.000 đô la cho bao nhiêu bài toán mà không đạt được kết quả.)

Kho lưu trữ openai/ten-proofs có các bản chính thức hóa Lean 4 cho các kết quả của họ, ngoài ra còn có một bài báo mô tả các lời giải và một tệp PDF bổ sung do LLM tạo ra, trong đó mô hình "tái cấu trúc cách thức chứng minh được hình thành" dựa trên các dấu vết suy luận chưa được công bố.

Đó là một mức độ minh bạch khá tốt, nhưng tôi muốn xem các câu lệnh (prompt) mà họ đã sử dụng!

Nhiều nhà toán học trên mạng đang trải qua một cảm giác "Deep Blue" tập thể.

Các kết quả của OpenAI làm tôi nhớ đến những gì Terence Tao đã mô tả là "toán học lớn" (big mathematics) trên IEEE Spectrum vào tháng 6:

Không giống như một số đồng nghiệp của mình, Tao không hề coi thường cũng chẳng sợ hãi AI. Thay vào đó, ông coi nó là chất xúc tác cho một sự thay đổi căn bản trong ngành—một quá trình chuyển đổi sang cái mà ông gọi là "toán học lớn". Ông hình dung về một tương lai của sự hợp tác phi tập trung quy mô lớn giữa con người và máy móc, nơi các nhiệm vụ toán học phức tạp có thể được chia nhỏ, với việc con người đảm nhận các phần sáng tạo còn AI thực hiện phần lớn công việc kỹ thuật nặng nhọc.