据《The Information》今日（17 日）晚间援引一位知情人士的消息，OpenAI 在"千禧年大奖难题"上的进展不止于此前引发广泛关注的"纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题"。这组由克莱数学研究所于 2000 年提出的著名数学难题共有 7 道，消息人士称 OpenAI 已接近攻克其中又一道——员工预计"霍奇猜想"有望在不久后得到解决。
IT之家注：霍奇猜想研究的是由多项式方程定义的几何形状中，某些几何特征能否始终用更简单的代数结构来描述。不过，即便找到解法，OpenAI 也未必会立即对外公布。据悉，公司正在斟酌如何与数学界合作发布这一消息，以免再次引发公关危机。
为实现纳维-斯托克斯问题的突破，OpenAI 或已投入数百万美元。前述人士还透露，OpenAI 当时动用的是下一款预训练模型的一个变体，代号为"Doug"。
在部分 OpenAI 研究人员看来，继软件工程之后，数学是大模型最自然的下一块试验场。两者的共同之处在于：都依赖一步步的逻辑推理，且结果往往可以自动验证对错。甚至已有研究人员判断，过去一年席卷软件工程领域的自动化进程，未来 6 至 9 个月可能在数学领域重现。
攻克高难度数学问题的价值不止于此，它还能推动机器学习研究本身的自动化。机器学习研究离不开大量数学，而研究自动化正是 AI 开发商迈向"AI 开发 AI"的关键一步，这类能力通常被称为递归式自我改进。
此外，让前沿模型挑战从未有人解决过的数学难题，也有助于研究人员评估模型的真实进展与复杂推理能力的上限。倘若模型能够解决纳维-斯托克斯问题和霍奇猜想这一级别的难题，或许意味着它们同样有能力应对生物学、化学等领域中难度相当的问题。
回顾此前的进展：当地时间 9 月 8 日，OpenAI 宣布其一款尚未公开的内部 AI 模型（性能远超最新发布的 GPT-6 Astra）成功解决了"纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题"（Navier-Stokes existence and smoothness problem），该问题正是克莱数学研究所（Clay Mathematics Institute）2000 年提出的七个"千禧年大奖难题"之一。
