OpenAI 9 月 8 日表示，一套內部模型動員約一萬個 AI 代理，聲稱已「解決」納維－史托克斯方程問題，這項說法立刻遭兩位數學家提出異議。
重點整理：
- 一套尚未公開的 OpenAI 系統，針對七大千禧年獎難題之一，產出紙本證明與 Lean 形式化版本。
- 與此方向高度相關成果在前一日由 Tristan Buckmaster 與 Levent Alpöge 公開，兩人質疑 OpenAI 如何得出幾乎相同的做法。
- 特倫斯．陶批評，AI 實驗室正把知名懸案當成宣傳噱頭，而不是為數學本身帶來洞見。
OpenAI 納維－史托克斯證明細節
OpenAI 在官網發布說明文件與 Lean 形式化，主張一開始靜止且平滑的流體，在有限時間內可以產生奇異點。團隊形容這套內部系統的能力「遠超過」 GPT-6 Astra，並指出模型仍在持續訓練、效能還在往上爬。數學界追逐這個問題已近 90 年，可回溯到 1934 年 Jean Leray 證明解在較弱廣義意義下存在為止。
OpenAI 於 8 月 28 日開始訓練該模型，在 9 月 1 日便把它指向所有千禧年獎懸而未決的問題，背景是坊間流傳其中兩題已被攻克。高層對外透露，本次運算成本高達數百萬美元。
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Buckmaster 與 Bubeck 就「歸功」爆發衝突
Tristan Buckmaster 是 紐約大學數學家，Levent Alpöge 則是 Anthropic 研究員，以個人身分投入相關研究。兩人近一年來專注於相關流體方程，在 Diego Cordoba 與 Luis Martinez-Zoroa 早期工作的基礎上，完成強迫 Euler 問題的 Lean 驗證證明，並在 OpenAI 對外宣稱前一日先行公開。
Buckmaster 其後質疑，他先前使用 Codex 撰寫的私人草稿，是否成了對手系統的「訓練素材」，並表示自己就訓練資料追問多次，始終未獲明確答覆。
他還指稱，OpenAI 研究員 Sebastien Bubeck 曾主張因 Alpöge 任職 Anthropic，應將其從論文作者名單中移除，隨後更警告他勿將爭議公開。
Bubeck 對此駁斥，稱相關說法「不實且具煽動性」。
OpenAI 則表示，自家研究員與 AI 代理在正式發表前從未接觸過 Buckmaster 與 Alpöge 的成果，但也承認「去識別化使用數據」可能在模型迭代中提供幫助。公司並無計畫申領這道千禧年難題附帶的 100 萬美元獎金。設定七大難題的 Clay 數學研究所 至今仍將納維－史托克斯列為「未解決」。
特倫斯．陶質疑 AI 解題模式
被普遍視為當代頂尖數學家的 特倫斯．陶警告，AI 公司正把著名懸案當成新一代系統的行銷展示，而非追求真正的數學理解。
他指出，若只是「掏空」這些重大問題的答案，反而會破壞養成新技術、新問題與下一代專業數學家的生態，並將這種做法比喻為「洗劫考古遺址」——短期內挖出寶物，長期卻摧毀知識與脈絡。
本次專案規模擴張極快。約 100 個代理先在約 50 小時內解出較簡單的「無強迫 Euler」問題。接著，負責納維－史托克斯的代理群在啟動約 88 小時後，即於 9 月 5 日回報找到解法，而將該證明完成 Lean 驗證又花了 17 小時。
