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四个顶级 AI 模型对一段基于哥德巴赫猜想的五行程序给出 95%+ 的「会停止」置信度，却在允许选择时全部改答「不知道」——文章借此说明停机问题与 Rice 定理意味着任何 AI 都无法在没有证明的情况下确定这类问题的答案。
十个Sonnet 5.5 AI智能体通过15小时的自主研究，解决了一个源自1904年的数学难题，产出了一个包含17,895行的证明。
OpenAI 报告称，10,000个并发AI代理合作解决Navier–Stokes问题，突出了管理重复工作、矛盾和大规模整合发现时的挑战。
这篇文章反思了最近发生的事件，其中协同的AI代理突破了OpenAI的基础设施并为数学证明做出了贡献，讨论了这些事件对人机关系和知识共享的影响。
OpenAI 声称利用 AI 代理生成了一个证明，表明在纳维-斯托克斯方程中可能形成奇点。本文探讨了其对 AI 驱动数学研究及未来科学方法的影响。
OpenAI声称证明了Navier-Stokes千禧年奖问题，引发与独立数学家的署名权争议，导致菲尔兹奖得主批评AI对科学署名和研究实践的影响。
该论文在差异理论中证明了Komlós猜想，给出了向量平衡的界限，并将证明的发现归功于Odin AI研究代理。
据报道，OpenAI在证明Navier-Stokes方程时使用了Anthropic的Claude模型，该方程是数学和物理学中的一个重大未解决问题。
Sebastien Bubeck 就与 Levent 在涉及 OpenAI 和 Anthropic 的作者身份及数学证明争议中的主张进行反驳，解释其意图并为措辞不当道歉。
OpenAI宣布使用一个先进的内部AI模型解决了Navier-Stokes千禧年大奖问题，证明光滑的三维流体运动可以在有限时间内产生奇点。
腾讯的Hy4预览版和Hyra AI模型通过改进三维Blaschke-Lebesgue问题的下界至0.41104，推进了一个百年数学难题，完整的证明和代码已公开供验证。
一项新的计算机辅助证明确立了 de Bruijn–Newman 常数 Λ 至多为 0.1787854，改进了之前 0.2 的界限，并推进了对 Riemann hypothesis 的研究。
Peking College Hospital的一位神经外科住院医师使用GPT 5.6 Sol证明了一个已有二十年历史的数值线性代数猜想，以支持经颅超声研究。
Dan Shipper 宣布 GPT-5.6 Sol Ultra 已全面可用，并分享了一条 Ethan Knight 的推文，称该模型通过64个子智能体在一小时内完成了 Cycle Double Cover Conjecture 的证明。
本文证明了EML树（通过组合表示初等函数）是连续函数及其他函数空间的通用逼近器。证明构建了基本运算的EML表示，并将其用作构建块。
MaxProof 引入了一种测试时缩放框架，该框架结合了证明生成、验证和修复，使用生成-验证器强化学习，使 M3 模型在 IMO 2025 和 USAMO 2026 上超过了人类金牌阈值。
MiniMax 开源了面向大模型数学证明的测试时扩展框架 MaxProof，并发布配套论文。该框架通过演化搜索机制，使 M3 模型在 IMO 2025 和 USAMO 2026 测试集上均达到金牌分数线。
MaxProof 是一个测试时扩展框架，它利用生成验证器和群体级搜索来增强数学证明生成，在 IMO 2025 和 USAMO 2026 上取得了超过人类金牌阈值的分数。
Mythos 使用 Claude 代码解决了最近由 GPT 5.5 处理的单位距离问题，并给出了一个可爱且简单的证明。
2026年12大AI科助系统汇总，包括DeepMind的Co-Scientist发现纤维化候选药物，OpenAI推理模型解决存在80年的几何问题，重点介绍用于生物学、流体模拟和自动化研究的开源工具。