OpenAI 9月8日表示，一套尚未公開的內部模型動員約一萬個 AI 代理（agents），宣稱已解決 Navier-Stokes 方程的關鍵難題；不過，至少兩位數學家對這項證明與說法提出質疑。
重點整理：
- 一套尚未對外發布的 OpenAI 系統，聲稱已為七大千禧年獎難題之一給出書面證明與 Lean 形式化版本。
- 一天前才發表相關結果的 Tristan Buckmaster 與 Levent Alpöge，質疑 OpenAI 如何在方法上與他們「巧合一致」。
- Terence Tao 指出，AI 實驗室正在「開採」著名未解難題，用於宣傳新系統，而非專注在數學本質與新方法。
OpenAI Navier-Stokes 證明細節
OpenAI 在官網上發布技術說明與 Lean 形式化證明，主張一個起初平滑、靜止的流體系統，能在有限時間內產生奇異點。研究團隊表示，這套內部系統的能力遠超現有的 GPT-6 Astra，且仍在持續訓練、效能持續上升。
Navier-Stokes 方程的正則性與存在性問題，是流體力學中最核心的未解難題之一。自 1934 年 Jean Leray 證明廣義解存在以來，數學家已追逐近 90 年，仍未能完全釐清其在三維情況下的解是否會在有限時間內產生奇異行為。
根據 OpenAI 說法，該模型自 8 月 28 日開始訓練，並在 9 月 1 日被指派嘗試七大千禧年獎難題全部開放問題——在此之前，圈內已有傳聞稱其中兩題已被攻克。OpenAI 高層對外表示，本案計算資源花費達數百萬美元。
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Buckmaster與Bubeck就歸功與來源爆衝突
Tristan Buckmaster 是 紐約大學（New York University） 的數學家，Levent Alpöge 則是 Anthropic 研究員，這次以個人身分投入相關研究。兩人近一年來持續研究一類相關的流體方程，以 Diego Cordoba 與 Luis Martinez-Zoroa 的既有成果為基礎，並在 OpenAI 公開前一日，率先釋出對「強迫版 Euler 方程」的 Lean 驗證證明。
在 OpenAI 公開成果後，Buckmaster 表示懷疑：自己先前在 Codex 上的私人草稿，是否在不知情情況下影響了 OpenAI 內部的訓練與推導方向。他向 OpenAI 詢問模型的訓練資料與流程，稱始終未獲明確答覆。
他還指控，OpenAI 研究員 Sebastien Bubeck 曾主張，因 Alpöge 任職於競爭對手 Anthropic，應將其自共同論文作者名單中移除，事後甚至警告他不要將爭議對外公開。
Bubeck 方面則透過媒體駁斥，指稱這些說法「不實且具煽動性」。
OpenAI 則表示，無論是研究團隊或 AI 代理，在發表前都未接觸 Buckmaster 與 Alpöge 的正式成果，不過也承認「去識別化的使用數據」可能用於改進模型表現。公司強調，無意去申領這道千禧年獎難題所附帶的一百萬美元獎金。
設立七大千禧年難題的 Clay Mathematics Institute 至今仍在官方名單上，將 Navier-Stokes 問題列為「未解」。
Terence Tao：AI實驗室把數學當行銷素材
被廣泛視為當代頂尖數學家之一的 Terence Tao 近日發言，對 AI 公司近年的做法提出系統性批評。
Tao 認為，AI 實驗室把著名開放問題當成最新系統的「展示舞台」與公關素材，重點不在推進數學理解，而在證明模型的能力。他警告，若只是「剝取」這些難題的答案，卻不培養新方法、新問題與新一代研究者，長遠將破壞數學研究的生態；他把這種行為比喻為「洗劫考古遺址」，只帶走文物而摧毀整個現場。
根據 OpenAI 公布的流程，這次大規模 AI 嘗試是在短時間內快速升級：
- 首先約 100 個代理，用約 50 小時搞定較簡單的「無外力 Euler 方程」版本；
- 隨後擴增的 Navier-Stokes 代理群組，在 9 月 5 日回報找到解法，距啟動約 88 小時；
- 對該證明進行 Lean 形式化驗證，又耗時約 17 小時才完成。
