OpenAI 内部模型 88 小时攻克纳维-斯托克斯难题，引爆数学圈撞车风波
Simon Willison · rss · 2026-09-09
Simon Willison 详述一桩 AI 数学突破及其争议：
- 结果：OpenAI 用一款未发布的内部模型解决了千禧年大奖难题之一的 Navier–Stokes 解的存在性与光滑性问题，agent 在 9 月 1 日启动后约 88 小时得出解，再用 GPT-6 Astra 花 17 小时完成 Lean 形式化验证。
- 规模：全部尝试共发送 490 万条消息、消耗约 3000 亿输出 token；仅 Navier–Stokes 一题就用了 270 万条消息、约 1300 亿 token。若按公开 API 价格，这批 token 价值约 1500 万美元。
- 争议：NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 员工 Levent Alpöge 用 Claude 和 Codex 相关问题打磨了近一年，8 月 15 日取得突破；消息走漏后 OpenAI 团队随即启动攻关并抢先发布。Buckmaster 质疑 OpenAI 模型是否接触了他们存在 Codex 会话中的草稿，OpenAI 否认访问用户数据，但承认无法排除去标识化的使用数据参与了模型训练。
- 深层问题：Willison 指出「用于改进模型」的承诺边界模糊——用 ChatGPT 部分解决难题的工作，是否可能经训练后让后来者抢先解决？并类比安全圈：如今仅一条漏洞传闻就足以让 agent 花钱找到利用，数学界「 unpublished 解的传闻」可能同样触发数百万美元的 LLM 支出去抢先。
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