我们正在进入一个发现的新时代：

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分享 AI 在数学领域的进展

来源：https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/ 我们正在发布由内部前沿模型（https://openai.com/index/navier-stokes-solution/）产生的一系列新的数学成果。

在思考如何改进与数学界分享成果的方式时，我们一直在与普林斯顿高等研究院独立的数学与人工智能咨询小组（https://agmai.org/）合作，以制定最佳实践，并参考了他们的建议和公开推荐（https://agmai.org/general-sep29/），以此来指导我们如何发布这些成果。

此次发布中，我们将成果发布在一个 GitHub 仓库中，并附有论文修订和引用的协议。我们正在继续探索其他符合该委员会指导方针的社区托管发布方式。对于未来的发布，我们致力于通过改进引用、数学表述和成果展示来进一步提升论文质量，以便更好地被理解。

作为我们 GitHub 仓库的一部分，我们分享了许多证明的形式化版本，采用的是一种名为 Lean 的编程语言，它可以让数学证明由计算机进行验证。随着我们获得更多的形式化结果，将会持续更新该仓库。

为了促进科学透明和开放，我们还在仓库中公布了获取这些成果的更多细节。其中包括 10 份模型推理过程的摘要、以 ChatGPT Pro 使用量折算的计算资源消耗估计，以及尝试问题数量的统计数据。每个成果平均消耗的计算资源相当于 ChatGPT Pro 思考约三小时。

我们希望这一进展能够推动人类知识的前沿，并促进数学的进一步发展。我们将资助一系列围绕理解 AI 产生的重大成果的研讨会、学术会议和专项计划——我们将在近期分享更多信息。

我们希望直接赋能科学家掌握最前沿的能力，并正在负责任地推进发布产生这些成果的模型。正因如此，持续在数学及其他科学领域对我们的内部前沿模型进行评估至关重要，这样我们才能加速开发推动这些领域进步的工具。我们将继续根据社区的反馈采取行动，并不断更新我们未来重大科学进展披露的标准。