Navier–Stokes 千禧年难题被解开,却引爆“抢跑与数据”之争
来源:cims.nyu.edu — 1944 分 · by procedurecall · 2026-09-09
📋 概述
本日 HN 头条(近两千分)围绕数学史上的一枚重磅炸弹:OpenAI 宣称用其内部未发布模型解决了七个千禧年难题之一的 Navier–Stokes 存在性与光滑性问题,并用 GPT-6 Astra 完成了 Lean 形式化验证。然而 NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 随即公开了一份“声明 PDF”(即本帖所链),指控自己与效力 Anthropic 的数学家 Levent Alpöge 合作近一年、大量借助 Claude 与 Codex 研究同一问题后,OpenAI 疑似在听闻风声后才启动同样路线的攻关并抢先发布。争议的核心在于:模型是否接触过他们在 Codex 中的会话数据、以及 AI 用“无法排除的脱敏数据”提升能力这一承诺到底意味着什么。
🔑 核心要点
OpenAI 宣称用 内部未发布模型解决 Navier–Stokes 千禧年难题 ,并以 GPT-6 Astra 完成 Lean 验证。
NYU 教授 Buckmaster 发声明指控,称自己与 Anthropic 数学家 Alpöge 合作近一年后被“抢跑” 。
争议焦点是模型是否 接触过他们在 Codex 里的会话数据 ,OpenAI 无法完全排除脱敏数据用于改进模型。
该事件暴露 AI 时代“用他人数据悄悄改进模型”的信任裂缝 与学术优先权之争。
💡 金句
“I asked whether the model had been trained on, or had access to, our sessions in Codex... I was told the model did not look up user data. I asked again, about training, and I did not get an answer.”
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