OpenAI 内部模型给出 Navier–Stokes 千禧年难题的 AI 生成解

OpenAI 发布了 Navier–Stokes 存在性与光滑性千禧年难题的 AI 生成解，附带论文写本与 Lean 形式化证明。工作由一个内部模型完成——官方称其能力显著强于 GPT-6 Astra，自 8 月 28 日起训练且仍在进行。约 10,000 个并发 agent 的多 agent 系统自 9/1 运行至 9/5 得解（约 88 小时）；全部尝试合计 490 万条消息、约 3000 亿输出 token，其中 Navier–Stokes 占 270 万条、约 1300 亿 token；GPT-6 Astra 随后用 17 小时完成 Lean 形式化。证明结论：初始光滑且静止的流体可在有限时间内发展出奇点（陈述 C 与 D）；无外力 Euler 正则性问题也已解决（约 100 个 agent、约 50 小时）。OpenAI 声明不申请 Clay 千禧年奖金。

这是第一次有证据表明长时程多 agent harness 能端到端啃下开放的千禧年级问题，而 Lean 形式化充当了 AI 生成数学的信任层。事件同时披露了一个强于 GPT-6 Astra 的内部前沿模型；并行工作争议（ev-20260908-15）则把「harness 介质的数据泄漏」变成所有厂商自跑 agent 平台必须正面处理的治理问题。Willison 按公开 Astra 价格估算 token 开销约 $1500 万，给前沿级 agent 算力第一次标上了硬成本。

结论	初始光滑且静止的流体可在有限时间内发展出奇点（陈述 C 与 D）；无外力 Euler 正则性问题也已解决（约 100 个 agent、约 50 小时）
模型	内部模型，「显著强于 GPT-6 Astra」，自 2026-08-28 起训练且仍在进行；Lean 形式化由 GPT-6 Astra 用 17 小时完成
Harness	Navier–Stokes 投入约 10,000 个并发 agent；agent 定期参加 cross-pollination 分享会；对方团队的 Codex 提示词被排查为潜在信息通道
算力账	全部问题合计 490 万条消息 / 约 3000 亿输出 token；Navier–Stokes 占 270 万条 / 约 1300 亿；按公开 Astra 价格估算约 $1500 万（Willison）
验证	随附 Lean 4 形式化证明；截至 9/11 数学界广泛验证仍在进行；OpenAI 不申请千禧年奖金
反应	官宣帖 HN 1,337 分 / 1,132 评论；Buckmaster 声明帖 2,035 分；Quanta、Guardian 9/8 报道；John D. Cook 专文谈 Lean 4 形式化证明（9/10）