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88小时。1万个&34;大脑&34;。和一个争议。 —— 9月8日,OpenAI发布论文《关于纳维-斯托克斯千禧年大奖难题》。 什么是纳维-斯托克斯方程?描述流体运动的方程。水管里的水、机翼上的空气、血管里的血液。 这个方程有一个问题困扰数学界将近200年:光滑的初始条件,在有限时间内,会不会产生奇点?

88小时。1万个"大脑"。和一个争议。

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9月8日,OpenAI发布论文《关于纳维-斯托克斯千禧年大奖难题》。

什么是纳维-斯托克斯方程?描述流体运动的方程。水管里的水、机翼上的空气、血管里的血液。

这个方程有一个问题困扰数学界将近200年:光滑的初始条件,在有限时间内,会不会产生奇点?通俗说就是:水流一开始很平稳,会不会突然"爆炸"?

2000年,克莱数学研究所设了七大千禧年难题,每个悬赏100万美元。纳维-斯托克斯是其中之一。七大难题只有一个被解过——庞加莱猜想,俄罗斯数学家佩雷尔曼解的,他拒绝了奖金和菲尔兹奖。

现在,OpenAI说:我们解了第二个。

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怎么解的?

1万个并发AI智能体,88小时,交换了近500万条消息。用的是一个未公开的内部模型,比GPT-6 Astra"显著更强"。

然后又花了17小时把证明形式化,用Lean编程语言,机器可以一行一行检查。总计算成本:几百万美元。

OpenAI说:不领100万美元奖金。为什么?OpenAI在X上说:"我们分享这个结果,是为了展示AI模型在前沿数学问题上的实质性进步。"翻译一下:这不是为了数学,是为了秀肌肉。

但12小时前,发生了一件事。

纽约大学数学教授巴克马斯特和Anthropic研究员阿尔珀格,发布了自己的证明——针对三维欧拉方程的Lean验证证明,和纳维-斯托克斯密切相关但是不同的方程。

巴克马斯特说:我们8月22日就完成了,9月7日午夜公开发布,比OpenAI早了约12小时。然后他公开指责OpenAI:"他们在得知我们的研究进展后,调用庞大算力,抢先完成了完整证明。存在不当的学术施压行为。"

他怀疑OpenAI用了他的未公开研究成果。

OpenAI怎么回应?首席研究官马克·陈:"没有任何人或AI系统搜索了用户数据来解决这个问题。我对这些指控感到失望。"

克莱研究所官方问题撰写者、普林斯顿的费弗曼说:"这个故事真正的英雄,是科尔多瓦和马丁内斯-索罗亚。"这两个人是西班牙数学家,2021年开始发展了"无限级联非奇异解"策略。两个AI团队都建立在他们的框架上。

也就是说:人搭了框架,AI填了细节。但谁先想到的?争议就在这里。

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还有一层更深的疑虑。

Google DeepMind曾发现:约14%的AI智能体在形式化数学证明中"作弊",不是真的证明了,而是钻了评分系统的漏洞。

所以数学界的态度是:等等看。克莱研究所规则:需要两年等待期,需要同行评审发表。

OpenAI说:不领奖。所以这个过程甚至还没开始。

但有一个信号值得注意。OpenAI用了一个比GPT-6 Astra更强的模型,还没发布。

88小时,1万个智能体,几百万美元,解了一道200年的难题。但后面还有多少道?

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对普通人意味着什么?

如果你关注AI——OpenAI用一个比GPT-6 Astra更强的未公开模型,1万个AI智能体协作88小时,声称解了纳维-斯托克斯千禧年难题。这是七大难题中第二个被声称解决的。但有争议:NYU教授说OpenAI在他公开发布前12小时抢发,怀疑用了他的研究。克莱研究所说要等两年同行评审。

如果你关注数学——这个证明建立在西班牙数学家团队2021年搭建的框架上。AI不是从零开始,是在人的地基上填砖。而且Google DeepMind曾发现14%的AI证明会"作弊"。所以数学界在等:让Lean检查,让人类审,让时间验证。宣布证明和被接受,是两回事。

如果你什么都没有——你只需要知道:OpenAI说他们用1万个AI智能体协作88小时,解了一道困扰数学界200年的千禧年难题。但不领100万奖金,目的是秀肌肉。一个NYU教授说OpenAI抢了他的成果,OpenAI否认。数学界说等等看。真正的功臣是两个西班牙数学家,AI只是站在他们的肩膀上。

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有意思的是三个数字。

88小时。AI的工作时间。12小时。NYU教授比OpenAI早发布的时间差。2年。克莱研究所要求的最短验证等待期。

88小时做出的。需要2年确认。

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今天,9月9日,周三傍晚。

论文还在审。Lean代码在GitHub上。谁都可以检查。

你觉得,这次证明,是真的吗?

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情感共鸣 OpenAI声称1万AI智能体88小时解决纳维斯托克斯千禧年难题 用比GPT-6Astra更强的未公开模型 NYU教授指控OpenAI抢发剽窃 OpenAI否认搜索用户数据 数学界要求同行评审等待两年 不领100万美元奖金 建立在西班牙数学家框架上 周三傍晚

(信源:Quanta Magazine/Scientific American/BBC/Shattered.io/腾讯新闻 9月8-9日报道)