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OpenAI 公开 722 篇 AI 生成的数学论文,约 160 篇附 Lean 形式化证明
OpenAI 将内部未发布模型产出的数学成果整体公开:722 篇论文归为 372 组结果,放在 GitHub 仓库 openai/math。该模型据称即此前宣称解决纳维-斯托克斯方程问题的模型,8 月 28 日开始训练,能力据称强于已发布的 GPT-6 Astra,尚未对外开放。OpenAI 称从约 4000 道真实未解数学问题中筛选出这 372 组,平均每个结果算力约相当于 ChatGPT Pro 思考三小时。论文覆盖数论、代数几何、组合、数学物理等分支,标题涉及 π 的无理性测度、卡塔兰常数无理性、黎曼 ζ 函数零点分布、特殊情形霍奇猜想等。OpenAI 称这些结论处于不同验证阶段,约 160 篇主要结论附有 Lean 形式化证明,其余尚未形式化、可能存在错误,并附 10 份推理过程摘要。发布方式上,OpenAI 支持成立独立“数学与人工智能顾问组”,回应了部分建议(先放 GitHub、寻找社区托管平台、资助研讨会),但未回应停止在私有模型上攻数学难题的要求。
AI推荐理由 内容为对 OpenAI 公开 722 篇 AI 生成数学论文一事的转述,包含具体可核查信息:GitHub 仓库 openai/math、372 组结果、约 160 篇附 Lean 形式化证明、约 4000 道题筛选、顾问组建议等,信息密度高且指向官方原文与仓库链接。局限在于这是二手转述,未提供独立验证,且部分结论(如纳维-斯托克斯、黎曼 ζ 零点、霍奇猜想)OpenAI 自称处于不同验证阶段,不能视为已证实突破;模型未发布、能力对比 GPT-6 Astra 的说法也仅来自转述。
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正文
OpenAI 一次性公开 722 篇 AI 写的数学论文
OpenAI 把一个内部未发布模型做出的数学成果整体公开了:722 篇论文,归成 372 组结果,全部放在 GitHub 仓库 openai/math 里,谁都能看。
这个模型就是上个月宣称解决了纳维-斯托克斯方程问题(千禧年七大数学难题之一)的那个。它从 8 月 28 日开始训练,能力比 OpenAI 已发布的 GPT-6 Astra 更强,目前还没对外开放。
OpenAI 说,原有的数学测试题已经难不住模型了,所以改拿真实的未解数学问题来考它。前后一共给了模型大约 4000 道题,筛掉分量不够的,剩下这 372 组。平均每个结果花的算力,相当于在 ChatGPT Pro 里思考三个小时左右。
论文覆盖数论、代数几何、组合、数学物理等大部分数学分支。标题里能看到不少有名的问题,比如证明 π 的无理性测度(衡量一个数能被分数逼近得多好)等于 2,证明卡塔兰常数是无理数,还有黎曼 ζ 函数零点分布、特殊情形下的霍奇猜想。后两项 OpenAI 特别说明,用的流程和其他结果不同,其中黎曼 ζ 那篇的文字还经过人工润色。
这些结论可信吗?OpenAI 自己的说法是“处在不同验证阶段”。约 160 篇的主要结论附带了 Lean 形式化证明。Lean 是一种能让计算机逐步检查数学证明的编程语言,过得了 Lean,基本可以排除证明里的逻辑漏洞。剩下的论文还没形式化,OpenAI 承认其中可能有错,说会尽快修正,所有修订都保留历史版本。另外还附了 10 份模型推理过程的摘要,让人能看到模型是怎么想出来的。
发布方式本身也是这次的重点。9 月下旬,OpenAI 在普林斯顿高等研究院(爱因斯坦待过的那个研究所)支持成立了独立的“数学与人工智能顾问组”,成员是 Timothy Gowers、Edward Witten、Martin Hairer 等 9 位数学家,不拿 OpenAI 的钱。此前 25 位菲尔兹奖得主联名发公开信,批评 AI 公司抢着宣布破解名题的做法。
顾问组 9 月 29 日发布了一份建议,征集了 600 多位数学家的意见。核心要求有三条:AI 写的证明要按正规论文格式重写,并引用相关的已有文献;成果要放进不受 AI 公司控制、可长期引用的学术存档平台;AI 公司要出钱支持数学界去真正理解这些成果。顾问组还明确表示,不赞成 AI 公司在外界用不到的私有模型上攻数学难题,希望它们停下来。
OpenAI 这次回应了其中一部分:先放 GitHub,同时在找符合顾问组标准的社区托管平台;承诺资助一系列研讨会、学术会议,帮数学界消化这批成果;也表示正在推进“负责任地发布”这个模型。至于停止在私有模型上测试,OpenAI 没有回应。
对数学专业的人来说,接下来最实际的变化是:自己研究方向上的某个猜想,可能已经在这 722 篇论文里了,值得去仓库里翻一翻。
原文:https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/
仓库:https://github.com/openai/math