OpenAI这是拿千禧年难题当Benchmark刷啊。。。
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 。
“你为什么要毁掉自己的职业生涯？”
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：
你为什么要毁掉自己的职业生涯？
如果你不希望我保持友善，那我也不必友善。
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；
为Buckmaster提供充足算力，让他继续完成自己的研究；
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。
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：
这种讨价还价，我从来没有听说过。
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。
主要的智力功劳应该归于Luis和Diego 。
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。
下一道可能是霍奇猜想，模型或叫Aeon
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。
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。
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。
OpenAI和Anthropic，已经把世纪猜想当测试集刷了
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。）
△图片由AI生成 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 。
与一家万亿美元公司对抗，非常可怕。 我们都害怕OpenAI。
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