OpenAI 声称搞定 Navier-Stokes 后,哈佛数学家吵起来了:AI 给的证明没人看得懂,还算不算证明?
#Navier-Stokes
OpenAI 交了 166 页的 Navier-Stokes 证明,结果数学家说他们自己都讲不清方法是怎么来的,挺离谱的。
Gary Marcus 这次难得没全盘否定 AI,他说 2026 年的系统加了符号验证早不是当年的“随机鹦鹉”,还提到万级智能体 88 小时攻 Navier-Stokes,观点有点意外。
OpenAI 的 Mark Chen 说这次模型跑出的一周顶十年数学功力,还预告要拿去搞生命科学和对齐,原推值得点开看图。
一篇用 SCI 层级理论拆解自动形式化局限的论文,直接指向 OpenAI 的 Navier-Stokes 证明——Lean 验证过了,原文可能还是错的。
有人把 OpenAI 那篇 Navier-Stokes 爆破论文里最难懂的部分重写成了可读版本,还引入了新线性模型解释内核构造,数学爱好者可以看看。
OpenAI 的一万个智能体 88 小时写完 166 页 Navier-Stokes 证明,还用 61.6 万行 Lean 验证了,但没人读过全文。这篇 essay 探讨数学界该不该接受这种证明,观点挺有意思。
DeepLearningAI展示了1万AI agents如何协作解决复杂数学问题,引发了对AI证明有效性的重要讨论。
OpenAI 宣称解出 Navier-Stokes,被三位数学家指出其实绕开了问题,典型宣传翻车现场。
This is a detailed mathematical analysis of a classic fluid dynamics problem, using a new theoretical framework from OpenAI to explore its properties.
OpenAI老总说进入AGI时代了,GPT-6 Astra能24小时连续工作,10万个代理一起算物理方程,还破解了Hugging Face的防护,挺有意思的。
OpenAI用10,000个智能体88小时解算Navier-Stokes方程,成本4000万美元,可能获千禧年大奖。
The analysis clarifies how OpenAI's data usage practices affect researchers and developers who rely on their models.