OpenAI 数学研究取得进展

OpenAI 报告称，其新内部模型解决了包括纳维-斯托克斯方程在内的 100 多个长期数学难题。约 1 万个 AI 智能体协同工作，在 24 天内取得了这些成果。

鉴于进展迅速，OpenAI 成立了一个独立咨询小组。目标是讨论如何验证并向学术界分享这些新的数学发现。

该研究历时 24 天，在预训练模型基础上进行了大规模强化学习。系统实时整合改进后的模型版本，以优化难题的探索过程。

在此之前，OpenAI 已通过 Astra 模型解决了 10 个复杂问题。这些工作被形式化为 Lean 证明，API 成本约为 2000 美元。

该模型通过构建反例解决了纳维-斯托克斯千禧年难题。它证明了在特定流体条件下，速度奇异性可能出现，同时保持有限能量。

约 1 万个智能体同时探索不同路径，由 Codex 协调中间结果。经过 88 小时研究，Lean 工具在 17 小时内完成了最终验证。

有报道称 OpenAI 正接近解决霍奇猜想。尽管尚未正式公布，但对该领域的关注凸显了其内部研究的广度。

该模型的身份（可能与 'Bel' 项目有关）尚不明确。OpenAI 仅表示其性能远超 Astra，引发了对其未来公开可用性的讨论。

OpenAI 正在开发能够处理复杂任务的“自动化研究实习生”。这种方法可能彻底改变代码编写、实验设计和科学数据分析。

成功标准已转向模型的可靠性。测试表明，在相同计算量下，新模型比 Astra 具有更高的通过率。

Timothy Gowers 和 Edward Witten 等专家就学术标准向 OpenAI 提供建议，探讨如何为数学家提供 AI 研究工具。

DevDay 大会可能揭示这些多智能体方法是否会向开发者开放。集成此类工具将极大提升研究生产力。

未来在于外部研究人员对这些智能体的使用。长远来看，每位科学家都可能部署数千个 AI 智能体来高效处理研究课题。

有关咨询小组和数学进展的详细信息，请访问 OpenAI 官方网站。