OpenAI 表示，公司正在发布一批由一款尚未公开的内部模型生成的数学研究成果，希望借此“改进”与更广泛数学界分享研究结果的方式。
在周二发布的 GitHub 仓库 中，该公司表示，这批成果包括 722 份手稿，分为 372 个相关结果族，涵盖从乘法函数的普通二点相关性到 Vlasov-Maxwell 系统等领域。OpenAI 提醒称，这些结果处于不同的验证阶段，其中一些没有形式化证明的工作可能存在错误。
该公司补充说，这款模型处理了大约 4,000 个问题，每项结果平均使用了相当于约 3 小时 ChatGPT Pro 思考时间的计算量。大部分工作遵循相同流程，但也有一些结果被单独处理，包括黎曼ζ函数的无零区域，以及对 CM 阿贝尔簇上的霍奇猜想的证明。
该公司表示：“我们希望直接为科学家提供最先进的能力，并正努力负责任地发布生成这些结果的模型。”该公司在一份 声明 中说：“因此，继续在数学及其他科学领域评估我们的内部前沿模型非常重要，这样我们才能加快开发推动这些领域发展的工具。”
OpenAI 表示，这次发布是在高等研究院数学与人工智能独立咨询小组的意见参与下完成的。该仓库还包含许多证明的 Lean 形式化版本，以及模型推理过程的 10 份摘要。
此次发布之前，该公司上个月宣布，大约 10,000 个 AI agents 曾参与 Navier-Stokes 存在性与光滑性问题。
这一声明引发了与纽约大学教授 Tristan Buckmaster 的争议。Buckmaster 表示，在他与 Anthropic 数学家 Levent Alpöge 使用 Codex 研究该问题后，OpenAI 推进得过于仓促。OpenAI 表示，无法排除他们使用其产品所产生的去标识化数据对模型改进有所贡献的可能性。该公司还表示，不会寻求 100 万美元的 Clay 千禧年大奖。