OpenAI 新模型 88 小时攻破纳维-斯托克斯难题，陷入抢发争议

Don't Worry About the Vase (Zvi) · rss · 2026-09-13

Zvi 详解本周 AI 圈最大事件：OpenAI 的下一个内部模型（强于 Astra）在开始训练八天后，用 88 小时解决了千禧年大奖难题之一的纳维-斯托克斯方程有限时间爆破问题，随后 Astra 花 17 小时完成 Lean 形式化验证。OpenAI 称此举是让大家了解 AI 进展速度。

背景：数学家 Tristan Buckmaster 与 Levent Alpoge 基于 Diego Cordoba 和 Luis Martínez-Zoroa 多年构建的爆破方案，借助 LLM 推进到光滑外力与不可压 Euler 方程，并快速抢发论文，Buckmaster 甚至为写作质量道歉、自嘲像 AI slop，并公开呼吁给 Martínez-Zoroa 菲尔兹奖。
导火索：9 月 1 日 OpenAI 听到（不实的）「两个千禧年难题被解决」的传闻后，投入数百万美元推理算力（agent 发送 490 万条消息、约 3000 亿输出 token；仅 N-S 问题约 1300 亿 token），按公开价格折算约 2200 万美元，内部边际成本也要数百万美元。roon 称一年后这种 agent 集群成本会降到几美元。
争议：Buckmaster 指控 OpenAI 的 Sebastien Bubeck 先是误导他，随后提出两种方案：错开一天发布，或让 Buckmaster 单独署名并移除在 Anthropic 工作的 Alpoge 的作者身份，还出现「为什么你要毁掉自己的职业生涯」「你不想让我保持友善我就不友善」等施压言论。Buckmaster 拒绝并公开还原经过，强调未看到 OpenAI 的证明、不指控数据被用。Levent 侧则指出 OpenAI「无法排除其产品使用产生的去标识数据帮助改进模型」。
评价：作者认为三条故事线中，AI 攻破千禧年难题本身最重要；OpenAI 不打算领取百万美元奖金，这场争夺的核心从头到尾都是归属与声誉。

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