Az OpenAI Astra modellje egy évtizede megoldatlan matematikai problémákat oldott meg
A mesterséges intelligencia által vezérelt tudományos képességek talán legdrámaikusabb demonstrációjaképpen az OpenAI bemutatta, hogy belső fejlesztésű következő nagy modellje — kódnéven Astra — tíz korábban megoldatlan problémára adott megoldást a matematika és az elméleti számítástudomány területén. Mindegyik probléma legalább egy évtizede megoldatlanul állt.
A legjelentősebb eredmény a nem szofikus csoport első explicit konstrukciója, amely a csoporitelmélet egyik központi kérdését oldotta meg — ezt a kérdést Mihail Gromov vetette fel 1999-ben, amikor bevezette a szoficitás fogalmát. További eredmények között szerepel Connes von Neumann-algebrákra vonatkozó merevségi sejtésének megcáfolása, Ehrhart térfogati sejtésének bizonyítása, valamint hozzájárulások a magasdimenziós geometria, kódelmélet, kvantumkomplexitás, rácskriptográfia és extremális kombinatorika területén.
Az OpenAI egy 249 oldalas kéziratot publikált, mellé pedig a GitHubon géppel ellenőrizhető Lean 4 tanúsítványokat tett közzé minden egyes eredményhez — a "sorry" számláló nulla, vagyis egyetlen lépés sem maradt igazolatlanul a proof assistant által. Az összes számítási költség mindössze 2000 dollár volt.
Az eredményeket egyelore nem bírálták el szakértok, és az OpenAI nem közölt nyilvános megjelenési dátumot az Astra modellhez — csupán annyit árult el, hogy ez lesz a "következő nagy modelljük". Az eredmény ennek ellenére komoly hullámokat vert mind az AI, mind a matematikai közösségben.
Források: OpenAI, The Next Web, SiliconANGLE
Az Anthropic elérte első működési nyereségét 11,5 milliárd dolláros negyedeves bevétel mellett
Az Anthropic történelmi mérföldkőhöz érkezett: a Claude fejlesztője a 2026-os második negyedévben előzetesen 11,5 milliárd dollárt meghaladó bevételt jelentett — ez több mint tizennégyszeres növekedés az előző év azonos időszakához képest —, és az első negyedéves működési nyereségét 559 millió dollárra prognosztizálta. A cég korábban azt közölte befektetőivel, hogy 2028 előtt nem éri el a nyereségességet, így ez az eredmény nagyjából két évvel megelőzte a saját menetrendjét.
A számok dramatikus gyorsulást mutatnak az első negyedéves 4,73 milliárd dolláros bevételhez képest, ami arra utal, hogy a Claude vállalati alkalmazása rohamosan terjed. Külön jelentések szerint az Anthropic bevétel tekintetében először előzte meg az OpenAI-t — szimbolikus fordulat a vezető AI laborok versenyében.
A vezetőségben is történt változás: Mariano-Florentino (Tino) Cuéllar, a Stanford korábbi jogászprofesszora augusztus 4-én csatlakozott az Anthropichoz mint Chief Global Affairs Officer. A lépés jelzi, hogy a cég egyre nagyobb hangsúlyt fektet a szabályozási és közpolitikai szerepvállalásra, miközben az AI governance az iparág központi kérdésévé válik.
Források: CNBC, Quartz, Forbes
A Meta kiadta a Muse Glimmer-t: 30 milliárd paraméteres open-weight modell, ami laptopon is fut
A Meta Superintelligence Labs kiadta a Muse Glimmer-t, egy 30 milliárd paraméteres modellt, amelyet helyi, eszközön futó ágens-munkafolyamatokra optimalizáltak, teljesen megengedő Apache 2.0 licenc alatt. A modell elég kicsi ahhoz, hogy Macen vagy PC-n, egyetlen fogyasztói GPU-val fusson — így helyi kódolási ágensektől az LLM-as-a-judge kiértékelésig számos felhasználási módot tesz lehetővé, mindezt anélkül, hogy adatokat kellene a cloud-ba küldeni.
Technikailag a Glimmer egy sűrű kauzális transformer, körülbelül 29,6 milliárd paraméterrel, 52 rétegen keresztül, beleértve egy dedikált ~1,8 milliárd paraméteres ViT-G/14 percepciós encodert. Szöveget és képeket egyaránt fogad, több mint 100 nyelvet támogat, és 131 072 token kontextushosszal dolgozik.
A kiadás a Meta szélesebb stratégiájának része, amellyel open-source AI révén kívánja kihívni az OpenAI-t és az Anthropicot. Mark Zuckerberg nemrég "The future is for everyone" címmel tett közzé kiáltványt, amelyben több open-weight modell kiadása mellett érvelt, és javaslatokat fogalmazott meg a kormányzat és az iparág közötti AI-biztonsági együttműködésre.
Források: Meta AI Research, VentureBeat, CNBC
Jeff Dean 27 év után elhagyja a Google-t, és megalapítja a Discovery Loop-ot
Az AI történetének egyik legjelentősebb személyi változásaként Jeff Dean — a Google vezető tudósa és a modern számítástechnika egyik legbefolyásosabb alakja — 27 év után otthagyja a céget, hogy társalapítója legyen a Discovery Loop-nak, egy közhasznú vállalatnak, amely a mesterséges intelligenciát kívánja felhasználni a tudományos és mérnöki kutatás automatizálására.
Deanhez társalapítóként csatlakozik Sanjay Ghemawat (senior fellow), Quoc Le (a Google Brain alapító tagja) és Oriol Vinyals (a Google DeepMind vezető kutatója). Együttesen nagyjából egy évszázadnyi alapvető AI-kutatást képviselnek a Google-nál.
A Discovery Loop nagy teljesítményű AI-rendszerekkel tervezi egyidejűleg több ezer kísérlet indítását és iterálását, részben automatizálva a kutatási folyamatot. Maga a Google alapító befektetőként és cloud partnerként vesz részt a projektben — a távozás tehát baráti, de négy kulcsfontosságú kutató egyidejű elvesztése jelentős átrendőzédest jelent az AI-tehetségek piacán.
A távozás szélesebb vezetői átszervezést is elindított a Google-nál: a jelentések szerint Demis Hassabis is lemondott a DeepMind vezérigazgatói posztjáról az átszervezés részeként.
Források: TechCrunch, Bloomberg, CNBC
OpenAI IPO-figyelő: benyújtották az S-1-et, a szeptemberi menetrend bizonytalan
Az OpenAI tőzsdei bevezetése újabb lépéssel haladt előre — és oldalra is. A cég bizalmas S-1 dokumentumot nyújtott be az SEC-hez a nyár elején, eredetileg szeptemberi tőzsdei bevezetést tervezve, akár 1000 milliárd dolláros értékelés mellett, a Goldman Sachs és a Morgan Stanley vezetésével.
Ugyanakkor Sarah Friar pénzügyi igazgató egy augusztusi összevont értekezleten azt mondta a dolgozóknak, hogy az OpenAI "a saját tempójában halad", és a jelentések szerint az időzítés 2027-re csúszhat. A pénzügyi kép ellentmondásos: csak az első negyedévben közel 6 milliárd dollár bevétel és ~25 milliárd dolláros éves szintű futási ráta, de egyúttal elképesztő -122%-os non-GAAP működési árrés — vagyis minden keresett dollár után 1,22 dollár veszteség.
Több mint 230 millió heti ChatGPT felhasználóval és az Astra áttörés által generált címlapokkal az OpenAI tőzsdei bevezetése a tech-finanszírozás egyik leginkább figyelt eseménye marad. Akár szeptemberben, akár 2027 elején kerül rá sor, próbatétel lesz a nyilvános piac számára: mekkora étvágyat mutat egy olyan cég iránt, amely rendkívüli ütemben égeti a pénzt, miközben az AI képességek határait feszegeti.
Források: CNBC, Evermx, Fortrove Partners