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2026-09-09 日報
研究與評測

OpenAI 宣稱解開 Navier-Stokes 數學難題,遭學者指控挪用未公開研究數據

The Verge AI綜合 2 家報導來源有分歧
已查原文 · 7 項主張

關於 Buckmaster 發表相關研究的時間,The Verge 報導為 OpenAI 宣布的「前一天」,而 TechCrunch 報導則稱 Buckmaster 是在「週二」宣布。

待查報導主張皆與原文相符。The Verge 與 TechCrunch 皆證實 OpenAI 結合一萬個代理人解開 Navier-Stokes 難題,而 Buckmaster 等人質疑 OpenAI 挪用他們在 Codex 的研究資料。OpenAI 否認存取特定資料,但承認無法排除去識別化數據的幫助。關於發表時間,兩家媒體確實有「前一天」與「週二」的分歧。

OpenAI 於週二宣布解開懸宕 90 年的 Navier-Stokes 問題,此為獎金 100 萬美元的千禧年大獎難題之一。

The Verge 證實 OpenAI 宣布解開 Navier-Stokes 千禧年大獎難題,獎金為一百萬美元。

Navier-Stokes problem

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$1 million reward

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OpenAI 自 8 月 28 日起訓練比 GPT-6 Astra 更強大的模型,並結合 1 萬個協同代理達成此成就。

The Verge 證實模型於 8 月 28 日開始訓練,且使用了 1 萬個協同代理人。

August 28th

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10,000 concurrent agents

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Tristan Buckmaster 與 Levent Alpöge 使用 Codex 與 Claude 模型研究並得出三項證明。

TechCrunch 報導兩人使用 Codex 與 Claude 模型,得出了三項證明。

three proofs

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Codex and Claude

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Buckmaster 指控 OpenAI 的解法路線與他們相同,並質疑模型訓練利用了輸入至 Codex 的草稿與對話紀錄。

The Verge 報導 Buckmaster 質疑模型是否有存取他們在 Codex 上的紀錄來訓練。

sessions in Codex

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OpenAI 聲明未存取特定用戶資料解決問題,技術人員 Sebastien Bubeck 也否認事前看過對方研究。

The Verge 報導 OpenAI 聲明沒有存取特定用戶資料。

no specific user data

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OpenAI 坦承無法排除去識別化數據協助改進了模型。

The Verge 報導 OpenAI 承認無法排除去識別化數據幫助改進模型。

de-identified data

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來源分歧:The Verge 報導 Buckmaster 在 OpenAI 宣布「前一天」發表,而 TechCrunch 稱在「週二」宣布。

The Verge 與 TechCrunch 在 Buckmaster 發表時間點的報導上存在「前一天」與「週二」的差異。

one day before

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proofs on Tuesday

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OpenAI 於週二宣布,成功解開懸宕約 90 年的流體力學難題「Navier-Stokes 問題」。該問題為七大千禧年大獎難題(Millennium Prize Problems)之一,解開可獲 100 萬美元獎金。OpenAI 表示,團隊自 8 月 28 日起訓練一款比新發布的 GPT-6 Astra 更強大的內部 AI 模型,並結合 1 萬個協同代理(concurrent agents)達成此數學里程碑。 然而,此成就引發強烈爭議。紐約大學數學系教授 Tristan Buckmaster 與 Anthropic 研究員 Levent Alpöge 先前正使用 OpenAI 的 Codex 與 Anthropic 的 Claude 模型研究相關問題並得出三項證明。Buckmaster 指控 OpenAI 的解法與他們正在進行的路線相同,質疑 OpenAI 在其研究公開前,利用了他們輸入至 Codex 的專案草稿與對話紀錄來訓練模型。 對此,OpenAI 聲明「未存取特定用戶資料來解決此問題」,技術人員 Sebastien Bubeck 也否認事前看過對方研究;但 OpenAI 坦承,「雖然可能性不高,但無法排除來自用戶使用產品所產生的去識別化數據,協助改進了我們的模型」。 ⚠️ 來源分歧:關於 Buckmaster 發表相關研究的時間,The Verge 報導為 OpenAI 宣布的「前一天」,而 TechCrunch 報導則稱 Buckmaster 是在「週二」宣布。
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