OpenAI 今年 9 月公布了一份长达 166 页的纳维-斯托克斯方程相关证明，称其内部 AI 系统在约 88 小时内完成了对这一千禧年难题的求解。

　　使用约 1300 亿个输出 Token。不过，这些数字只能反映计算规模和运行过程，不能直接说明多智能体架构对最终成果的实际贡献。

　　OpenAI 研究员诺姆 · 布朗也指出，目前研究人员并不清楚如此大规模的智能体集群究竟带来了多少额外收益。由于使用数千个智能体进行系统性对照实验的成本很高，研究人员尚未充分比较单个智能体完成同一任务所需的时间，也难以准确衡量 1 万个智能体相较于 1000 个智能体的优势。布朗估计，多智能体协作架构对这次成功的贡献可能不到 10%。

　　在他看来，由于 AI 智能体技术新颖且易受广泛关注，容易获得超出实际贡献的认可；真正关键的因素可能是底层模型本身的能力，以及模型能够长时间持续处理任务、并行探索多种解法的特性。

　　10 月初，OpenAI 又公开了约 400 项数学研究结果。数学界普遍表示仅消化这些内容就需要数年。

　　这些成果以相对松散的形式集中发布在 GitHub 上，同样又引发部分数学研究人员不满。他们担心，大量成果在缺乏充分解释、整理和学术交流的情况下集中发布，会降低数学研究成果的可读性，也可能模糊严谨的研究验证与大规模自动生成结果之间的区别。

　　目前，数学界仍在评估 OpenAI 的相关研究。此次争议涉及的不只是 AI 能否生成形式化证明，还包括研究方法是否真正解决了目标问题、成果如何归属，以及多智能体系统的实际贡献应当如何衡量。

　　特别

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