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OpenAI 用内部模型解了十个数学难题
OpenAI 公布十个长期未解的数学与理论计算机科学问题的新进展,全部由内部 Astra 模型(下一旗舰模型,未发布)生成解决方案。问题涵盖高维球体堆积上界、二元码界、非 sofic 群存在性、Connes 刚性猜想、算术电路下界、量子博弈定理、最近矢量问题难度、Ehrhart 猜想、多色 Ramsey 数及两个 Erdős 猜想。
OpenAI 估算,生成这些解答的总成本约 $2,000(按 Sol API 价格)。每个方案附带模型自述推理记录,并经人类与模型协作整理成论文手稿,在 Lean 中形式化验证。
💡 为什么值得看Astra 模型破解十个数学开放问题,附 Lean 证书,推理成本约 $2,000(按 Sol API 价格)。
查证
来源档案
OpenAI 官方网站
一手官方公告,发布在 openai.com/index 下,署名时间为 2026 年 8 月 1 日,正文约 1,500 字,附论文链接与 Lean 证书链接
可信度高——此事为技术成就公告而非商业承诺,所附 Lean 证书提供形式化验证;但十个问题均涉及专业数学领域,未经各自数学社区独立审视前,应视作模型自称的结果
延伸阅读
OpenAI 提供了完整论文与每个问题的 Lean 形式化代码仓库,可深度审视模型的实际推理链
留意未来几周内对应数学社区(群论/密码学/组合)是否复现或发表异议,这是判断模型真实水平的唯一标准