[AINews] OpenAI GPT-next disproves 80 year old Erdős planar unit distance problem for under $1000

[AINews] OpenAI GPT-next опровергла 80-летнюю задачу Эрдёша о единичных расстояниях на плоскости менее чем за $1000

тихий день, но приятный результат на стыке ИИ и математики

Освещение подачи документов на IPO SpaceXAI оставим на сам день IPO. Сегодня мы празднуем результат OpenAI: по слухам, это GPT 5.6, проработавшая менее 32 часов или менее чем за $1000, над задачей о единичных расстояниях на плоскости. Аналогично результату IMO Gold 2025, это LLM общего назначения, а не специализированная модель в стиле AlphaProof/Lean, что даёт надежду на обобщение такого расширенного рассуждения за пределы математики:

Среди 125 страниц вывода есть «момент на странице 39», который привлекает внимание:

Как отмечают авторы сопроводительного письма, это опровержение, а не доказательство — что было бы более впечатляющим — но тем не менее указывает на направление, в котором всё развивается:

AI News за 4–5 мая 2026 года. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и больше никаких Discord-серверов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты рассылок!

Обзор AI Twitter

Математический прорыв OpenAI по задаче Эрдёша о единичных расстояниях

Модель рассуждения общего назначения получила новый исследовательский результат в дискретной геометрии: OpenAI объявила, что внутренняя модель опровергла давнее убеждение, связанное с планарной задачей о единичных расстояниях — знаменитой задачей Эрдёша 1946 года — обнаружив новое семейство конструкций, превосходящих решения в стиле квадратной сетки @OpenAI. OpenAI подчеркнула, что это была модель общего назначения, а не специализированная математическая система или решатель со скаффолдингом @OpenAI, и заявила, что результат указывает на более сильное рассуждение на длинных горизонтах для науки в целом @OpenAI. Результат получил необычно сильную валидацию со стороны математиков и смежных исследователей. Timothy Gowers назвал это первым по-настоящему ясным примером того, как ИИ решает хорошо известную открытую математическую задачу @wtgowers, а исследователь OpenAI Hongxun Wu описал это как внутренний рубеж reasoning-LLM на «самых трудных задачах» @HongxunWu. Дополнительные реакции от @thomasfbloom, @gdb, @alexwei_ и @polynoamial сошлись в одном: это качественно превосходит предыдущие рубежи «ИИ делает олимпиадную математику». Примечательный технический подтекст: OpenAI говорит, что модель не доводили до предела и она предназначена для последующего публичного использования @polynoamial. Само опубликованное резюме рассуждения, по сообщениям, огромное — около 125 страниц по словам @voooooogel — что подогрело дискуссию о практической роли вычислений во время инференса (test-time compute) в передовых рассуждениях. Некоторые наблюдатели прямо назвали это очередным свидетельством того, что масштабирование во время инференса — это парадигма, тянущая нынешний прогресс @arohan, а другие экстраполировали это до более быстрых будущих успехов в формальных науках и математике @scaling01, @sama.

Открытый релиз Cohere Command A+ и обсуждение архитектуры

Cohere выпустила Command A+ с открытыми весами под Apache 2.0, позиционируя её как самую мощную модель компании и явно оптимизированную для низких аппаратных требований @cohere, лицензирование уточнено в последующем посте @cohere. Релиз значим отчасти потому, что это первая полностью открытая Apache 2 модель Cohere по словам @aidangomez. Реакция сообщества сосредоточилась на этом как на значимом сдвиге к более разрешительным, развертываемым открытым моделям корпоративного класса @nickfrosst, @ClementDelangue. Детали модели повторялись в нескольких постах: примерно 218B MoE / 25B активных, мультимодальная, 48 языков, и запускается на относительно скромных конфигурациях @JayAlammar, @mervenoyann. Поддержка vLLM с первого дня появилась быстро, включая упоминание, что модель может работать всего на 2× H100 при W4A4 @vllm_project. Бенчмарки нарисовали смешанную, но достоверную картину: Artificial Analysis поместил Command A+ на 37 в своём Intelligence Index, примерно на уровне Claude 4.5 Haiku, с особенно сильным поведением без галлюцинаций и приличной скоростью, но более слабыми научным рассуждением и кодингом, чем у топовых моделей-конкурентов @ArtificialAnlys. Сообщество также углубилось в архитектуру: среди необычных решений выделены параллельный transformer block, активное использование shared expert, LayerNorm вместо RMSNorm, относительно небольшая 32-слойная глубина и нетипичные конфигурации head/expert @eliebakouch, @rasbt, @stochasticchasm. Это сделало релиз значимым не только как выпуск модели, но и как архитектурный ориентир.

Бенчмарки для агентов, памяти и научных рабочих процессов

InferenceBench — один из самых технически содержательных релизов дня. Он нацелен на автоматизацию AI R&D через открытые задачи оптимизации инференса, и главный вывод негативный для нынешних передовых агентов: они с трудом справляются с системной инженерией, управлением зависимостями и широким исследованием, уступая простому базовому решению — настройке гиперпараметров vLLM/SGLang @maksym_andr. В треде также сообщается о видимом эффекте обратного масштабирования, когда модели вроде Claude Sonnet 4.6 и GLM-5 ранжируются хорошо, потому что сохраняют устойчивые финальные состояния, в то время как более крупные модели часто производят хрупкие конечные конфигурации. Terminal-Bench Science расширяет оценку агентов с кодинга на реальные научные рабочие процессы, и вклады задач теперь открыты @StevenDillmann. Параллельно MINTEval нацелен на системы памяти с длинным контекстом при частых обновлениях и интерференции: средняя длина инстанса составляет 138.8k токенов с максимумом до 1.8M, при этом по 7 системам средняя точность всего 27.9%, а у лучшей — 33.4% @hyunji_amy_lee. Это дополняет растущую линию работ, утверждающих, что память должна быть отдельной обучаемой подсистемой, а не просто RAG/набивкой контекста @dair_ai. На стороне исследования взаимодействия с человеком ThoughtTrace представил крупномасштабный датасет самоотчётов пользователей о мыслях во время реальных разговоров с LLM: 10 174 аннотаций мыслей, 2 155 многоходовых разговоров, 1 058 пользователей, 20 моделей. Заявленные приросты включают +41.7% для предсказания поведения пользователя и +25.6% для alignment @chuanyang_jin. Это одна из более конкретных попыток инструментировать «латентное состояние пользователя», которое одни только логи разговоров упускают.

Продолжение Google I/O: Gemini 3.5 Flash, Omni, AI Studio и Antigravity

Gemini 3.5 Flash начал более широкий роллаут в приложении Gemini, включая бесплатный доступ по всему миру @GeminiApp, @GeminiApp. Google преподнесла её как свою самую сильную агентскую и кодинговую модель, заявляя о передовой производительности при 4× скорости сопоставимых моделей и менее чем половине стоимости @Google. Однако внешнее обсуждение было гораздо более смешанным: в нескольких постах ставилось под сомнение реальное соотношение цена/производительность и эффективность по токенам, несмотря на благоприятное положение в бенчмарках на стадии запуска @ArtificialAnlys, @scaling01, @giffmana. Gemini Omni, похоже, произвёл большее качественное впечатление, чем 3.5 Flash. Google позиционировала её как разговорную мультимодальную модель для создания/редактирования видео и смешанных входных рабочих процессов @Google, а демонстрации в приложении Gemini показывали разговорное редактирование видео @GeminiApp. Ранние реакции в целом относились к Omni как к более дифференцированному продукту, чем обновление основной LLM @scaling01. По части инструментов AI Studio сделал ещё больший упор на сквозной рабочий процесс разработчика и мобильный доступ @GoogleAIStudio, а несколько постов пытались расшифровать отношения между Gemini Spark, Antigravity и внутренними/внешними агентскими каркасами Google @simonw, @_philschmid. Более конкретное обновление, связанное с Antigravity, — запуск Science Skills для агентского стека Google, интегрирующего более 30 источников по наукам о жизни, таких как UniProt и AlphaFold DB @GoogleDeepMind.

Агентская инфраструктура, поиск и инструменты разработчика

Несколько постов сошлись на одном операционном уроке: агенты ломаются на реальности инфраструктуры раньше, чем на демо. Эта тема возникает в качественном треде об исследовательских агентах, борющихся с конфликтами зависимостей и конфигами @jehyeoky248, в продвижении LangChain LangSmith Sandboxes до GA @LangChain, и в более новой облегчённой поддержке code interpreter для deepagents как промежуточном варианте между чистым выполнением инструментов и полными песочницами @sydneyrunkle, @hwchase17. В инфраструктуре поиска Perplexity описала продакшен-систему query-aware сжатия контекста с сохранением цитирований, которая сокращает токены контекста до 70%, улучшая качество ответов, и заявляет о 50× сжатии на SimpleQA при производительности на передовом уровне @perplexity_ai. Weaviate 1.37 добавил MMR reranking для улучшения разнообразия в векторном поиске для RAG/агентов @weaviate_io, а SID-1 был представлен как RL-обученная агентская поисковая модель с 1.9× recall по сравнению с RAG+rerank, в 24 раза быстрее и на 99% дешевле, чем GPT-5.1 в указанной конфигурации @turbopuffer. Cursor, VS Code и Codex выкатили заметные обновления рабочих процессов. Cursor добавил автоматизации в рабочее пространство агентов @cursor_ai, VS Code добавил улучшенные предпросмотры markdown/HTML, непрерывность удалённых сессий и настраиваемость utility-моделей @code, @pierceboggan. Со стороны моделей Composer 2.5 показал сильный результат для агента кодинга — 62 в Coding Agent Index от Artificial Analysis при гораздо более низкой стоимости, чем у топовых вариантов Opus/GPT-5.5 @ArtificialAnlys. OpenAI также выпустила Codex на мобильных @OpenAIDevs.

Топ-твиты (по вовлечённости)

Математический рубеж OpenAI: анонс OpenAI о прорыве в задаче о единичных расстояниях стал самым значимым техническим постом из всех — как по научной новизне, так и по тому, что он подразумевает о рассуждении на длинных горизонтах @OpenAI. Открытый релиз Cohere Command A+: одна из крупнейших историй релизов моделей дня, в основном из-за лицензии Apache 2.0 и необычной архитектуры @cohere. Расширение вычислительных мощностей Anthropic со SpaceX/Colossus: Anthropic, по сообщениям, наращивает мощности на Colossus 2 @nottombrown, последующие посты ссылаются на документ, оценивающий соглашение по вычислениям со SpaceX в $1.25B/месяц до мая 2029 года @SemiAnalysis_. Финансирование Exa: Exa привлекла $250M в раунде Series C при оценке $2.2B, явно позиционируя себя как поисковую лабораторию, организующую веб-данные для агентов @ExaAILabs.

Обзор AI Reddit

/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap

1. Qwen3.7 Preview и дорожная карта 27B

Qwen жарит вовсю (Активность: 1292): Изображение — скриншот, на котором Chujie Zheng дразнит, что Qwen «жарит вовсю», цитируя объявление о том, что Qwen3.7 Preview теперь на Arena с Qwen3.7-Max-Preview и Qwen3.7-Plus-Preview; в посте утверждается, что Alibaba занимает #6 в Text и #5 в Vision. В контексте заголовок/текст на Reddit указывают, что пользователи ожидают более крупных и обновлённых моделей с открытыми весами — особенно 122B и новой 27B — хотя сам скриншот в основном является тизером, а не техническим разбором бенчмарков. Изображение Комментаторы делятся между восторгом по поводу высококлассных моделей и практическим интересом к более компактным локальным моделям: одни хотят варианты 9B/4B для слабого железа, в то время как другие надеются на 122B, улучшенную 35B или шутят, что Qwen скоро будет «жарить» их GPU. Несколько комментаторов сосредоточились на покрытии по размерам моделей, а не на текущем релизе 27B, говоря, что не могут практически её запустить, и надеются на более компактные варианты Qwen 4B/9B для слабых или ноутбучных GPU. Также был интерес к более крупным чекпоинтам 122B и улучшенному 35B, хотя один комментатор отметил, что предыдущие упоминания 122B вокруг Qwen 3.6 не материализовались, что вызывает неопределённость относительно того, выйдет ли Qwen 3.7 122B на самом деле. Qwen3.7 Max оценён Artificial Analysis, 27B/35B в зале ожидания (Активность: 553): В посте на Reddit показан скриншот лидерборда Artificial Analysis, где Qwen3.7 Max занимает 5-е место, примерно наравне с GPT 5.4 (xhigh) и чуть впереди Gemini 3.5 Flash. Автор отмечает, что Qwen3.6 27B отстаёт от своей версии Max ровно на 6 очков, и надеется, что предстоящие варианты Qwen3.7 27B/35B окажутся близки к производительности модели Max. Комментаторы в основном «с нетерпением ждут моделей с открытыми весами» и рассматривают результат как доказательство того, что команда Qwen теперь конкурирует с крупными лабораториями, несмотря на опасения, что модель Max не является open-source. Одним из поднятых технических вопросов было то, исправил ли Qwen свою прежнюю склонность к «переобдумыванию». Комментаторы сосредоточились на том, представляет ли Qwen3.7 Max настоящее архитектурное обновление, а не просто очередную доводку/итерацию архитектуры Qwen3.5/Qwen3.6; один отметил, что извлечь больше производительности из той же базовой архитектуры всё равно было бы технически примечательно. Несколько пользователей ждут потенциальных вариантов 27B/35B с открытыми весами, но один комментатор предположил, что Qwen 3.7 27B может вообще не быть, утверждая, что «Qwen 3.7» может быть просто частной крупной моделью, аналогичной Qwen 3.6 390B A30B, а не полноценным публичным семейством моделей. Одним из поднятых технических опасений было то, обратилась ли команда Qwen к зарегистрированному поведению модели «переобдумывания», что подразумевает интерес к улучшениям в эффективности reasoning-токенов, задержке ответов и управляемости, а не только к приростам в бенчмарках. Qwen с высокой вероятностью выпустит ещё один 27B (Активность: 1162): Изображение — это скриншот обмена в X/Twitter, где xiong-hui (barry) chen говорит, что Qwen «ждёт точную дорожную карту», но считает, что существует высокая вероятность ещё одного релиза 27B, обрамлённого заголовком поста как вероятное продолжение высоко оценённой Qwen 3.6 27B. Техническое значение — это спекуляции о продолжающейся оптимизации Qwen параметрической эффективности / «плотности интеллекта» в среднеразмерном диапазоне dense-моделей, а не только масштабирование до значительно более крупных MoE. Комментаторы в основном обсуждают практичность локального инференса: некоторые хотят более крупную модель 122B-A10B MoE, в то время как другие утверждают, что 27B слишком тяжёл для пользователей с 16GB VRAM, и предпочитают модель 35B/A3B-style MoE, которая может работать на потребительских игровых ноутбуках или гибридных CPU/GPU конфигурациях. Несколько комментаторов обсудили пробел в локальном инференсе вокруг моделей 27B: пользователи с 16GB VRAM утверждали, что модель 27B сложно запустить на пригодном уровне квантования, в то время как гипотетическая модель Qwen 35B MoE / A3B-style могла бы быть более практичной через гибридный CPU/GPU инференс и оставалась бы доступной на игровых ноутбуках. Был интерес к более крупным dense-вариантам Qwen, особенно 50B–80B, причём один комментатор отметил, что Qwen 27B уже очень быстра с MTP, и они бы поменяли часть скорости генерации на большее количество параметров и потенциально лучшее качество. Запросы по размерам моделей сгруппировались вокруг как MoE, так и dense-путей масштабирования: предложенные цели включали Qwen 3.7 122B-A10B, MoE 50B–80B, и dense-релизы 10B, 20B, 30B, 50B или 80B, отражая спрос как на высококачественные, так и на локально запускаемые уровни.

Продолжайте читать с 7-дневным бесплатным пробным периодом

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.