数学家质疑OpenAI使用未发表研究成果
TLDR：OpenAI声称，约10,000个AI代理在88小时内破解了纳维-斯托克斯（Navier-Stokes）数学挑战的一部分。该AI系统在任务期间产生了270万条消息和约1300亿个令牌。其底层模型的能力超过了目前向公众开放的任何OpenAI系统。纽约大学（NYU）数学家Tristan Buckmaster建议，OpenAI可能获取了他未发表工作的细节。OpenAI表示不会追求100万美元的奖金，且该证明仍需等待独立验证。
AI突破纳维-斯托克斯难题
OpenAI宣布，一个由约10,000个AI代理组成的实验网络在88小时内成功解决了纳维-斯托克斯存在性与光滑性挑战的一部分。这一数学谜题是七个“千年大奖问题”之一，每个问题的解决者均可从克莱数学研究所获得100万美元的奖金。
我们正在分享纳维-斯托克斯千年大奖问题的解决方案，这是数学前沿最深刻的问题之一。
该证明是由一组代理生成的，使用了比GPT-6 Astra更强大的OpenAI下一代模型。
这个问题……
—— OpenAI (@OpenAI) 2026年9月8日
纳维-斯托克斯方程用于模拟空气和水等物质的流体动力学。长期以来，数学界的核心问题在于：平滑的流体运动是否最终会恶化并产生无限增加的速度。根据OpenAI系统的结论，这种崩溃是可能的。
拟议的证明描述了一种流体涡旋，它不断拉长并增强，直到其在有限时间内速度爆炸，尽管整个过程中系统的总能量保持有限。在整个问题解决过程中，AI代理通过约270万条消息进行通信，并生成了约1300亿个令牌。按照OpenAI的标准定价结构，如此巨大的计算资源成本约为1000万美元。
该系统是一个专有模型，OpenAI称其优于GPT-6 Astra，后者是目前最先进的公开可用模型。在代理完成工作后，Astra又花了17个小时对证明进行验证和形式化。据OpenAI称，该先进模型的训练始于8月下旬。到9月1日，该组织收到信息，表明其他方已解决了两个千年大奖挑战。这促使OpenAI将其AI代理转向尚未解决的问题。到9月5日，即开始后的约88小时，OpenAI便产生了一个候选解决方案。
数学家质疑未发表研究成果的使用
这一发现立即引起了纽约大学数学教授Tristan Buckmaster的反应。他透露，他和Anthropic公司的数学家Levent Alpöge已经研究了大约一年的非常相似的问题。Buckmaster披露，两位研究人员在调查期间都使用了OpenAI的Codex平台。9月3日，他发现有关他们研究进展的细节已被传输给OpenAI。
他声称，OpenAI是在收到这些信息后才开始处理纳维-斯托克斯挑战的。他强调，几乎没有任何其他数学家采用他和Alpöge所采用的相同方法。OpenAI否认直接访问Buckmaster和Alpöge研究材料的指控。该组织声明，没有检索到任何用户信息，也没有确凿的联系证据。尽管如此，OpenAI承认不能完全排除研究人员使用OpenAI工具的数据有助于模型增强的可能性。
OpenAI向两位研究人员表示祝贺，认为他们的贡献是同时发生的，而非先后关系。公司还指出，这两项证明在方法上有所不同，实际上确立了略有不同的数学结果。
该拟议的解决方案尚未经过独立审查验证。克莱数学研究所规定，候选解决方案必须经过长达数年的广泛同行评审，才能发放任何奖金。OpenAI确认不会追求100万美元的奖励，并将这一成就视为其研究基础设施加速发展的证据。
