9 月 8 日，OpenAI 正式宣布，其内部尚未公开的一款新模型，给出了“纳维－斯托克斯存在性与光滑性问题”的解决方案。这是数学界著名的七个“千禧年大奖难题”之一，困扰数学家已经接近 90 年。没想到会在破百年前被AI破解了。
OpenAI 并不是让一个模型自己慢慢推，而是组织了大规模 AI 智能体协作。最终找到 Navier－Stokes 证明的团队规模达到了大约 10000 个并发 AI 智能体。从第一批智能体启动，到最终得到结果，总共花了大约 88 个小时。随后，OpenAI 又使用 GPT-6 Astra 花费约 17 小时，将证明进行了 Lean 形式化和验证。
整个挑战过程中，AI 智能体一共发送了约 490 万条消息，生成约 3000 亿个输出 Token；仅 Navier－Stokes 这一道问题，就产生了约 270 万条消息和1300亿个 Token。
不过这次用的不是刚发布的 GPT-6 Astra。OpenAI 表示，他们从 8 月 28 日开始训练一款新的内部模型，这款模型在数学等测试中的能力已经明显超过 GPT-6 Astra，目前甚至还在继续训练。也就是说，我们现在看到的这个成果，某种程度上也是 OpenAI 提前展示下一代模型能力的一次“实力展示”。
纽约大学数学教授 Tristan Buckmaster 和 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 此前也一直在研究非常接近的问题。Buckmaster 担心自己此前通过 Codex 进行研究时留下的数据，是否可能间接影响了 OpenAI 的模型。OpenAI 则表示，参与项目的研究人员和 AI 智能体没有访问两人的具体用户数据。不过 OpenAI 同时也承认，无法完全排除两人使用 OpenAI 产品产生的匿名化数据曾经帮助改进模型。
OpenAI 目前已经公开了论文以及对应的 Lean 形式化证明，并表示不会申请克莱数学研究所为这道题设置的 100 万美元奖金。不过如此重大的数学成果，接下来显然还需要整个数学界进行进一步检查和验证了。如果最终证明GPT的结果是对的，那么过去需要顶尖数学家耗费几年甚至几十年探索的问题，现在开始出现了另一种研究方式——成千上万个 AI 智能体同时搜索思路、互相交换结果，再由 AI 完成证明和形式化验证。
只能说AI现在的能力越来越夸张了！不知道为什么会有点后背发凉的感觉呢？
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