今天（17日）晚间，据《The Information》援引一名了解解法的人士消息称，OpenAI已接近攻克「千禧年大奖难题」中的另一道题。这组著名数学难题共有7道，此前引发争议的「纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题」也是其中之一。

据这名人士透露，OpenAI员工预计，下一道「霍奇猜想」有望在不久后得到解决。

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，即使找到解法，OpenAI可能也不会立即公布。公司正考虑如何与数学界合作发布消息，避免再次酿成公关危机。

据悉，OpenAI为了解决纳维-斯托克斯问题，或已花掉数百万美元。前述人士透露，OpenAI当时使用的是下一款预训练模型的一个变体，代号为「Doug」。

部分OpenAI研究人员认为，继软件工程之后，数学是大模型最自然的下一块试验场。两者有一个重要共同点：都依赖一步步的逻辑推理，而且结果往往可以自动验证对错。一些研究人员甚至判断，过去一年席卷软件工程领域的自动化进程，未来6至9个月也可能在数学领域上演。

攻克高难度数学问题还有另一层意义：推动机器学习研究本身实现自动化。机器学习研究离不开大量数学，而研究自动化又是AI开发商迈向「AI开发AI」的重要一步，这种能力通常被称为递归式自我改进。

让前沿模型挑战从未有人解决过的数学难题，也能帮助研究人员判断模型究竟进展到了什么程度，以及复杂推理能力有多强。如果模型能够攻克纳维-斯托克斯问题和霍奇猜想这种级别的难题，也可能说明它们有能力处理生物学、化学等领域中难度相当的问题。

当地时间9月8日，OpenAI宣布其内部未公开的AI模型（性能远超最新发布的GPT-6 Astra）已成功解决「纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题」，这是克莱数学研究所于2000年提出的七个「千禧年大奖难题」之一。