Zurück zur Übersicht
OpenAI zufolge hat ein internes Reasoning-Modell den Unit-Distance-Fall einer klassischen Vermutung der diskreten Geometrie widerlegt. Laut dem Unternehmen haben externe Mathematiker den Beweis geprüft. Sollte sich der Befund halten, wäre das ein Hinweis darauf, dass KI in der Forschung mehr kann als nur Zuarbeit.
OpenAI hat nach eigenen Angaben mit einem internen Reasoning-Modell eine seit rund 80 Jahren offene Vermutung der diskreten Geometrie widerlegt.
Betroffen ist der Unit-Distance-Fall einer klassischen Frage aus dem Fachgebiet. OpenAI teilte mit, der Beweis sei von externen Mathematikern geprüft worden.
Der Befund ist vor allem deshalb bemerkenswert, weil er nicht auf einen Benchmark-Wert zielt, sondern auf ein formales wissenschaftliches Ergebnis. Genau dort wird es für KI ernst: wenn Systeme nicht nur rechnen, sondern neue Aussagen in der Forschung liefern.
Der Kommentarbereich wird geladen, sobald du ihn erreichst.
Weiterlesen
OpenAI meldet interne Fortschritte bei der Automatisierung von Forschungsaufgaben und strebt bis März 2028 einen automatisierten KI-Forscher an. Die veröffentlichten Zahlen sind vorläufig und belegen keine entsprechende Steigerung des Forschungsertrags.
In einem Vergleich von zehn KI Assistenten erreichte GPT-5.5 Thinking die höchste Gesamtpunktzahl. Claude Sonnet 4.6 sagte dafür die meisten Gruppenspiele korrekt voraus.
Das interne Modell „Astra“ soll nach Angaben von OpenAI mathematische Argumente für langjährige offene Probleme erzeugt haben. Die Ergebnisse reichen von Kugelpackung und Kodierungstheorie bis zu Quantenkomplexität und Gitterkryptografie.
Der frühere Anthropic- und OpenAI-Mitarbeiter Jacob Coxon zieht sich aus der KI-Branche zurück. Er wirft beiden Unternehmen vor, die Entwicklung selbstverbessernder Systeme mit unvertretbaren Risiken voranzutreiben.