纽约大学（NYU）数学教授特里斯坦·巴克斯特（Tristan Buckmaster）于周二宣布三项证明，含理论数学一大未解问题的初步发现。该成果与安索皮克（Anthropic）数学家莱文特·阿尔珀格（Levent Alpöge）合作，使用科德克斯（Codex）和克劳德（Claude）模型完成。与此同时，围绕开放人工智能（OpenAI）求解同一问题出现罕见争议。巴克斯特在声明中提及不愿牵涉的另一部分故事，称 OpenAI 在其工作公开前并行推进，导致学术纠葛。

纽约大学数学教授特里斯坦·巴克斯特（Tristan Buckmaster）周二宣布三项证明，包含对一重大未解数学难题的初步发现。这些发现与Anthropic数学家莱文特·阿尔珀格（Levent Alpöge）合作，使用Codex和Claude模型完成，本身意义重大，却伴随OpenAI试图解决同一问题的一桩不寻常争议。

“这个故事还有另一部分，”巴克斯特在宣布证明的声明中写道，“老实说，我非常希望不必操心。”声明称，OpenAI的平行努力在他们工作公开前就基于其成果展开，引发学术竞争与冲突。

巴克斯特声明后不久，OpenAI公布了纳维-斯托克斯存在与光滑性问题的完整证明，巴克斯特的发现正朝此方向推进。OpenAI称证明由一个未发布的新一代模型发现，过去一周攻克系列未解问题，整周消耗3000亿输出token——按当前Astra费率计价值2250万美元算力。

纳维-斯托克斯存在与光滑性问题是七个千禧年大奖问题之一，克雷数学研究所为每个首解者悬赏100万美元。该方程广泛用于流体力学但理论认知差，其解决将显著推进数学物理理解。

巴克斯特与阿尔珀格敲定结果时，得知“我们的进展信息已传给OpenAI”。他们联系OpenAI，对方称已获核心问题完整证明；但追问对方何时开始研究、人力介入多少时，答复含糊。

“原来整个团队一直在搞这个问题，”巴克斯特说，“还用了疯狂的算力……最终双方同意，[首个提示]是在过去几天、我们工作信息抵达OpenAI之后才发出的。”若属实，表明OpenAI团队确信两人路径正确，决定利用算力优势抢先拿出正式证明。

OpenAI帖子确认了大部分时间线，特别提到最新努力始于9月1日，受“两个千禧问题已被解”谣言启发，并确认与两人的持续沟通。

尽管数学家普遍钻研此问题，两人具体策略却很少见。巴克斯特因此怀疑OpenAI为何同时采取相同路线。“经由光滑力触及克莱问题的路径，即费费尔曼陈述中的c和d选项，是路易斯和迭戈开辟、我和莱文特悄悄选定的进攻方向，”他写道，“我知道几乎没其他人在做。这不是几天内给模型丢个问题描述就能撞上的方向。”

阿尔珀格虽受雇Anthropic，但非代表公司研究，二人混用模型，主要依赖OpenAI的Codex。即便如此，阿尔珀格的对手实验室身份似乎成了OpenAI的芥蒂，巴克斯特指控布贝克（Bubeck）要求在拟议妥协中去掉阿尔珀格署名。

巴克斯特推动公开争端时，称布贝克回复：“你为什么要毁掉自己的职业生涯？”他反驳后，对方跟进：“如果你不想要我客气，那我没必要客气。”

巴克斯特还担忧，因他大量使用Codex，工作信息可能渗入OpenAI自身解题努力。OpenAI保留用Codex交互训练模型的权利，用户可退出。若OpenAI团队用的模型训练自巴克斯特的Codex交互，面对相似问题时吐出他的成果便合乎情理。

OpenAI在自己的帖子中淡化此可能。“我们（研究员和智能体）在对方公开前未以任何方式看到其工作——尤其未访问特定用户数据来解此题，”帖子写道，“虽不能排除其产品使用产生的去标识数据助益了模型改进，但我们的证明差异显著，甚至在欧拉情形（有力与无力）下证明的精确结果都不同。”

无论如何，此事可能重燃关于AI在数学研究中角色及OpenAI特定动机的辩论。巴克斯特似乎认为，最佳回应是将研究信息尽可能公之于众。

评论区几乎一边倒地拿 OpenAI 的吃相开火——最客气的说法也认为“抢跑”很难看；真正分歧在于：这算又一次蓄意越界，还是学术圈常见的“被抢先”，同时也有个别声音提醒，值得记住的其实是人与 AI 协作本身。

即便按最善意的解释，OpenAI 的做法也很难看

• 最不坏的叙事是：他们听说两位数学家即将解出，就调集全部资源抢先完成；可即便这是事实，仍然无法令人舒服，因为研究者已经被当成赛跑对手而不是同行。评论普遍认为 OpenAI 欠一个解释。（较多人）
• 有人把批评扩大到公司整体：对一家正筹备 2 万亿美元 IPO、还被指控从苹果偷技术的“完全合法初创”，不该期待什么道德底线；指数基金持有人要准备好输掉衬衫。（少数人）

OpenAI 要解释的太多了。最不坏的版本，就是他们的研究人员只是混蛋，没按研究界公认的规矩办事；其他版本只会更难听。（@cmiles8）

“只把题目丢给模型几天，不可能抵达那个方向”

• 这条引文被专门摘出来，当作判断 OpenAI 是不是独立做到的关键证据：若真是从零开始，模型不大可能一两天内找到正确路径；更像已经知道别人接近终点，才从那个起点开始冲刺。（较多人）

这不是把问题陈述交给模型、过几天就能走到的方向。（@sublinear）

学术组互相抢先本来就很常见，可以给事件一个更冷静的坐标

• 陶哲轩被引用来提供一个更大的参照系：在学术界，被另一个组抢先发表并不新鲜，而且常常是巧合；把这出风波放回这个背景，能看到不一样的东西。（少数人）

陶哲轩最近的话是在拉远镜头；这与学术圈中一个组被另一个组抢先的常见现象并不完全两样——那种抢先往往只是巧合。（@biophysboy）

更大的头条也许不是谁抢了先，而是人与 AI 协作做出了真东西

• 即使竞争手段惹人皱眉，也不能抹掉一个存在性证明：有才能的人借助 AI 完成了不起的结果。这种协作潜力，比 OpenAI 具体吃了多少难看更值得讨论。（少数人）

它被竞争中的失误和道德问题笼罩着，但证明了与 AI 协作可以完成不可思议的工作。（@tmsh）

有价值的补充

• 有读者对文章中途“想看视频？这里就有视频版”的设计表示不解：刚读了两页文字的人为什么会想换成一个视频？这则冷幽默也反映了 HN 对凑数视频的厌烦。（@cwillu）
• 声量偏差令人遗憾：OpenAI 自称“先解出”的帖子传得最广，而 Tristan 更早的原始发帖却被淹没在噪声里。（@spockz）
• 给研究者的现实提醒：做前沿工作的人最好对 OpenAI 留个心眼，否则对方可能烧掉价值 2200 万美元的 token 抢在你前面，甚至利用你的用户数据训练模型。（@machinaexdeus）