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#OpenAI#GPT#Claude#Anthropic

OpenAI这是拿千禧年难题当Benchmark刷啊。。。

2026年9月11日1 次浏览来源:量子位 阅读原文

爆料直指霍奇猜想

OpenAI这是拿千禧年难题当Benchmark刷啊。。。 量子位

Buckmaster过去两个月的Codex提示词,绝不可能以任何方式影响内部模型。7月3日之后的任何用户输入,也不可能进入这套系统。

这比OpenAI此前“无法完全排除匿名用户数据曾帮助改进模型”的表态明确得多,也给8月研究成果是否进入模型划出了一条时间线。

不过这仍然是OpenAI单方面给出的说法,目前没有公开技术材料可供外界独立核查。

攻克纳维-斯托克斯之后,公司又在另一道千禧年大奖难题上取得“实质性进展”,正在准备公布结果。

纽约大学数学家Tristan Buckmaster称,在自己拒绝OpenAI提出的合作方案,并表示可能公开双方的沟通经过后,OpenAI研究负责人Sébastien Bubeck对他说:

Buckmaster反问,公开事实怎么会毁掉一名学者的职业生涯。对方又称:

Bubeck后来承认第一句话确实出自自己之口,但否认是在威胁。

他随后晒出自己与Buckmaster合作者Levent Alpöge的聊天截图。

截图显示,Bubeck在电话前提出协调双方发布、承认两人的研究优先权,并愿意分享证明和人类提示词。

但这些消息只能证明OpenAI在电话前释放过合作意愿,无法还原真正引爆冲突的通话。

当时OpenAI已经完成纳维-斯托克斯证明,而Buckmaster和Alpöge只推进到了更简单的欧拉方程。

两位数学家先发布欧拉方程成果,OpenAI第二天再公布纳维-斯托克斯证明;

由Buckmaster担任主要作者,重新整理OpenAI模型生成的论文;

OpenAI还会建议,100万美元的千禧年大奖荣誉应归Buckmaster和合作者。

需要说明的是,OpenAI不是要直接支付100万美元,也没有证据显示双方讨论过封口协议。

但Buckmaster仍然觉得,OpenAI是在“收买”自己。

Alpöge虽然任职于Anthropic,但这项研究是他的个人业余项目,并非Anthropic发起。

可Bubeck在接受《纽约时报》采访时直接确认,OpenAI确实不希望Alpöge出现在最终论文中:

在我们看来,怎么能让一名Anthropic员工参与OpenAI内部项目?

Buckmaster则认为,两人的研究既使用了Anthropic的Claude,也使用了OpenAI的Codex,最合理的办法应该是两家公司放下竞争,共同处理这项成果。

他形容,OpenAI无法理解自己为什么不接受这笔交易,也无法理解他为什么不愿意“把Levent扔到车轮底下”。

他告诉《纽约时报》,OpenAI此前完成其他数学证明后,也曾与外部数学家达成过类似合作安排,因此他对Buckmaster拒绝合作的反应感到惊讶。

Buckmaster表示,只要OpenAI公布证明,就会立即向媒体提出一系列指控。

他真正想问的是,为什么要用未经证实的指控冒险损害自己的职业生涯。

Bubeck承认这是“极其糟糕的措辞”,称自己当场收回并道歉。

黑板上写满事件时间线,几名同事坐在旁边,和他一起讨论该怎么应对。

他还给普林斯顿高等研究院数学家Peter Sarnak打了电话。Sarnak听完双方提出的条件后表示:

周一接近午夜,Buckmaster仓促公开了三篇尚未来得及充分润色的论文,以及一份1870词的事件说明。

Buckmaster认为,在争吵中被忽略的,是人类数学家为这次突破铺出的道路。

几年前,西班牙数学家Diego Córdoba和Luis Martínez-Zoroa提出了一套攻击相关流体方程的新策略:

通过一连串精确的外力“踢击”,不断将流体推向极端状态,最终逼出速度趋近无穷大的奇点。

Buckmaster负责设置问题,Alpöge将问题输入Anthropic的模型。

按照过去的研究节奏,这套方法本可以由不同数学家继续接力,或许再用十年时间走到纳维-斯托克斯。

但现在,OpenAI调动上万个Agent,把这段路压缩到了几天。

一边是前人用几年时间提出核心策略,另一边是AI用海量算力完成最后冲刺。

早在纳维-斯托克斯结果公布前,Epoch AI数学负责人Elliot Glazer梳理当时混乱的消息源时,就提到一名数学教授从所谓“可信渠道”听到:

如今OpenAI确认又在一道千禧年难题上取得“实质性进展”,这条旧线索也被重新翻了出来。

虽然是不是还有待两说,但种种传闻已经让它成为目前呼声最高的答案。

霍奇猜想认为,在一类特定的复杂几何空间中,那些由拓扑学发现的特殊“洞”,并不是凭空存在的,它们背后应该都能找到由代数方程构成的几何结构。换句话说:

一个空间里看不见、摸不着的拓扑特征,背后应该存在可以用方程写出来的“骨架”。

这个猜想由英国数学家William Hodge在20世纪提出,后来被列入七大千禧年大奖难题。它连接了拓扑学、复几何与代数几何,也是现代数学最核心、最难啃的问题之一。

OpenAI目前只透露,该模型从8月28日开始训练,数学能力已经显著超过GPT-6 Astra,甚至在纳维-斯托克斯项目进行期间,它还没有结束训练。

外界则传言,它的代号可能是Aeon,但这一名称尚未获得OpenAI证实。

就是这个“边训练、边刷题”的模型,被接入一个由上万个Agent组成的系统,同时尝试多道尚未解决的千禧年难题。

OpenAI披露,整轮测试产生了490万条Agent消息和约3000亿个输出Token,其中仅纳维-斯托克斯一题,就动用了约1万个并行Agent,产生270万条消息,消耗约1300亿个输出Token。

从Agent启动到找到解法,只用了88个小时,随后GPT-6 Astra又花费17个小时完成Lean形式化和验证。

把最近半个月的消息放在一起看,会发现这并不是一次偶然的数学突破:

事件的主角当然是OpenAI和Anthropic这对宿敌,双方瞄准的还都是千禧年难题这种数学界的“终极Boss”。

(七道千禧年难题中,此前只有庞加莱猜想获得正式解决,如果OpenAI的纳维-斯托克斯证明最终通过审查,那就还剩五道了。)

最兴奋的当然是,许多困扰人类几十年甚至上百年的问题,可能会被快速推进。

他们提出问题、积累路线、把未公开草稿交给AI工具,最后却可能发现,工具背后的公司正在与自己抢跑。

Buckmaster说,他并不在意100万美元奖金,只是热爱数学,想成为这段历史的一部分。

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