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量子位官网 · 10/7/2026, 1:05:13 AM

OpenAI Releases 722 AI-Generated Math Manuscripts

By 听雨Original title: OpenAI一夜甩出722篇数学论文!黎曼霍奇BSD全上阵,数学家:读不过来
85AI Score
Executive Summary

OpenAI has released 722 mathematical research manuscripts generated by an unreleased internal model, covering major conjectures like the Riemann Hypothesis and Hodge Conjecture. Derived from exploring ~4,000 problems with significant compute costs, the papers, source code, and partial Lean proofs are now available on GitHub.

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Contents3 sections

听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI

刚刚,OpenAI往数学界扔了颗重磅炸弹——

一口气公开722篇数学手稿,全部出自一个还没发布的内部模型。

这些手稿归成372组结果。据OpenAI介绍,模型此前一共尝试了约4000个研究问题,平均每项结果消耗的算力,约相当于ChatGPT Pro思考3小时。

论文、源码、部分Lean证明,被一股脑传上了GitHub。

翻开目录,准黎曼猜想、霍奇猜想、BSD猜想、π的无理性指数……一个比一个名头大。

光是千禧难题,就沾上了三道。

再往下翻,还有自旋玻璃、量子磁性、自由群因子、相对论性弗拉索夫—麦克斯韦方程……数论、代数几何、理论计算机、统计力学,17个方向铺得满满当当。

一夜之间,数学论文堆成了山。

数学家们看了直呼:这谁读得完啊……

722篇手稿里,究竟写了什么?

点开GitHub仓库,先看到一份巨巨巨长的目录。

有的组只有一篇主论文,有的还附了另一种证明、相关推论。除了论文PDF和源码,仓库里还有10份模型推理摘要。

最抢眼的,恐怕是第003组:「准黎曼猜想」。

黎曼猜想要证明,黎曼ζ函数的非平凡零点全都落在实部为1/2的直线上。

OpenAI给出的结论是:ζ函数和所有狄利克雷L函数,在实部大于7/8的区域都没有零点。

这个结论有多猛?

此前,数学家连「实部大于0.99的一整条竖带里没有零点」都证不出来,已知的无零点区域,只是贴着实部=1的边缘越收越窄。

也就是说,它声称一口气把零点可能出现的范围往中间推了一大截。当然,离黎曼猜想要求的那条1/2直线,还有距离。

而且同组里还不止一份证明。另一份独立证明给出的是实部大于11/12的版本,范围稍窄,但多带了一个结论:一致排除「西格尔零点」。

西格尔零点,指的是某些L函数可能藏在实数1附近的“捣乱零点”。它们是否存在,困扰了数论学家近百年,许多关于素数分布的结果,都得绕开它们写。

紧接着是第004组,有理数域上的希尔伯特第十问题:

拿到一个整数系数的多项式,能否写出一套通用算法,判断它有没有有理数解?

OpenAI给出的结论是,这样的算法不存在。

这道题的整数版本,1970年就由苏联数学家马季亚谢维奇最终解决;有理数版本却悬了半个多世纪。

再来是另一道千禧难题:伯奇和斯温纳顿-戴尔猜想,也就是BSD猜想。

它把椭圆曲线上有理点的情况,和一个相关函数在特定位置的表现联系起来。

OpenAI声称,针对满足Selmer余秩为0或1等条件的椭圆曲线,得到了完整公式;再结合仓库里的另一组结果,按密度统计,可覆盖每条有理数域上椭圆曲线的绝大多数二次扭曲。

第三道千禧难题,是霍奇猜想。

这道题关心的是,一类复杂几何空间里看得见的「形状信息」,能否由代数方程定义出的几何对象来解释。

OpenAI这组手稿处理的是两类对象:具有特殊复乘结构的阿贝尔簇,以及K3曲面的乘积。

其中关于复乘阿贝尔簇的论文,声称覆盖了这一类对象的所有维度和余维。不过霍奇猜想涉及的几何空间要广得多,这批论文目前只覆盖上述范围。

另外,还有两个看着像中学数学、实际困扰了许多年的常数问题。

一篇论文声称证明,π的无理性指数恰好是2。

问题在于:用分数逼近π,到底能逼近得多准?

此前最好的结果,只能把这个指数压到7.1左右,现在直接压到了理论最优值2。

另一篇声称证明,卡塔兰常数是无理数。π是无理数早有定论;卡塔兰常数究竟是不是无理数,此前一直没有公认的证明。

理论计算机科学那边,还有第102组的唯一游戏猜想。

这道题牵着一串问题:有些复杂的优化任务,算法究竟能把答案逼近到什么程度?

这个猜想2002年由Khot提出,2018年数学家证明了它的一个弱化版本,完整版一直没拿下。

OpenAI在目录中声称证明了这一猜想,还给出了最大割、顶点覆盖等问题的近似难度结论。

再往下翻,画风越来越稀奇古怪……

稀疏自旋玻璃的梅扎尔—帕里西公式、量子海森堡铁磁体的自发磁化、自由群因子同构,以及三维单种粒子相对论性弗拉索夫—麦克斯韦方程的整体光滑解,都出现在结果目录里。

值得注意的是,OpenAI表示,平均每项结果消耗的算力约相当于ChatGPT Pro思考3小时。

仓库也交代了:绝大多数结果,都是同一个未发布的内部模型按同一套固定流程跑出来的。

但有两项是例外——黎曼ζ函数的无零点区域,以及复乘阿贝尔簇上的霍奇猜想****,没有完全走这套固定流程。

其中,黎曼ζ函数实部大于11/12的那篇证明,文稿还经过了人工编辑,以便读者阅读。

仓库也写明了,这些手稿的核验进度各不相同,部分成果还没有Lean形式化证明。

数学家:No No No!几百篇手稿谁来读啊…

OpenAI一口气发了几百篇数学论文,数学界看起来可不怎么买帐。

722篇手稿刚上线,由九位学者组成的独立数学与AI顾问组就发了声明。

这个顾问组来头不小,里面有三位菲尔兹奖得主:

Timothy Gowers、Martin Hairer,以及理论物理学家Edward Witten。

他们承认,这是数学界的一件大事。但他们同时表示:顾问组此前给OpenAI提过建议,不代表他们已经认可这些结果,也不代表他们认可OpenAI产出成果的过程。

证明是否成立、对后续研究有多大用处,要交给各领域的数学家慢慢消化。

手稿发布前,得克萨斯大学奥斯汀分校数学家Francesco Maggi就在社媒上发问:

9月那篇流体力学证明,专家们至今还在研究它究竟怎么起作用;

一下再来数百篇,谁有精力读?读完以后,又能从中发现什么新方法、新问题?

Maggi的态度很有代表性。他并不反对用AI做数学,但他担心的是,结果产出的速度已经远远超过了人类能理解的速度,数学家只能在后面追着AI跑。

其实,这批手稿发布前,OpenAI也找数学家专门喝过茶,试图做做工作。

据WIRED消息,8月,OpenAI召集约40名数学家,讨论成果该怎么发布。

西北大学数学家Bryna Kra等人希望看到写得清楚、能让同行阅读和引用的论文。

部分与会者称,他们当时以为OpenAI不会一次放出所有成果;OpenAI发言人则表示,公司不清楚有过这样的承诺。

9月的流体力学争议,又让气氛变得更紧张。

当时,NYU数学家Tristan Buckmaster与Anthropic研究员Levent Alpöge公开了三篇流体方程爆破证明,同样配有Lean形式化。

几乎同一时间,OpenAI发布了纳维–斯托克斯证明。

Buckmaster表示,原本想再花时间把证明写得好读一些,最终因外部压力提前发布。

随后,Buckmaster一方与OpenAI围绕研究进度和成果归属起了争执,双方拿出了相近/相同的结果,而OpenAI否认Buckmaster此前使用Codex时的提示词影响了自己的模型。

就连曾经最爱AI、逢人就安利AI工具的陶哲轩,也忍不住踩刹车了。

9月,他在加州理工的一场演讲中说,AI发展的速度「太疯狂了」,没有理由这么快!

AI公司简直就跟疯了一样。

菲尔兹奖得主Cédric Villani,在看到OpenAI拿下千禧难题之一的纳维–斯托克斯方程后,也直接瘫软了。。。

我大受震撼…… 简直跟世界末日一样,这是数学界有史以来从未见过的浩劫。

到了这次发布,OpenAI把论文、部分Lean证明和推理摘要统统放进了仓库,还表示会出资办研讨会,帮助数学界研究这些成果。

顾问组的回应则是:材料公开了,接下来该由数学家检查、讲解,再决定哪些结果真正能进入数学研究。

OpenAI已经交卷了,但数学界的阅卷才刚开始…

One More Thing

与此同时,OpenAI的「28天挑战赛」也来到了Day 2。

此前赛博义父Tibo放话:

接下来28天,每天都要给Codex或Work用户带来一项明显改进;哪天没交出来,就重置用户的使用额度。

第二天总共发布了4项更新:

其中最容易感受到的是Auto-review:Codex执行长任务时,可以让另一个AI代理检查它准备采取的操作,替用户拦下高风险动作。

现在,通过ChatGPT账号登录的用户使用这一功能,不再消耗套餐额度。

另外三项分别面向开发和日常办公:

API付费档位从五档简化为三档;

Meetings插件可把会议整理成纪要和待办;

供开发者调用的Decisions API开放公测。

参考链接: [1]https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/ [2]https://github.com/openai/math [3]https://agmai.org/ [4]https://x.com/thsottiaux/status/2107575657014468879