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OpenAI 利用其 AI 系统协助生成了与纳维-斯托克斯方程相关的形式化证明，但在形式化过程中，模型将部分数学内容错误地翻译成了代码。
一篇评论文章，讨论了数学家们对 OpenAI 发布的 AI 生成数学证明的强烈反对，认为真正的问题不在于人类没有获得应有的认可，而在于这些证明缺乏可理解性——模型只是封闭了证明，却没有传递推动数学发展所需要的理解。
OpenAI 一次性发布了近 400 条 AI 生成的数学结果，涵盖 700 多篇手稿，令数学界既震惊又焦虑；但仅约 42% 的成果完成了 Lean 形式化验证，数学家们表示可能需要数年才能消化这批成果。
Thomas Hales 为 Terence Tao 的博客撰写客座文章，介绍了数学家应该了解的 Lean 定理证明器相关知识，涵盖形式化证明的可靠性、mathlib 库的发展，以及 AI 驱动的自动形式化如何在 2026 年成为现实。
纽约大学数学教授 Tristan Buckmaster 公开指控 OpenAI 在其接近完成研究期间获取并复制了他们的成果，抢先发布 Navier-Stokes 方程的解答，并涉嫌利用其存储在 OpenAI 服务器上的用户研究数据。OpenAI 否认相关提示词影响过系统，但其 'one-shot' 一次性解决的说法已被撤回。
Lobsters 上一篇关于《LLM 在数学领域的两种未来》的讨论帖，探讨大语言模型将如何与数学研究和实践相结合的潜在方向。
OpenAI发布了700多篇由AI智能体生成的论文，声称在理论数学、计算机科学和物理领域解决了372个公开问题，其中包括关于黎曼假设的重大进展，尽管部分证明已被发现错误并撤回，专家仍称这些成果令人震惊。
菲尔兹奖得主 Hugo Duminil-Copin 对 OpenAI 声称解决了350个重大数学问题作出回应，将其影响比作被卡车碾过——据报道，他过去在讲座和基金申请中引用的所有研究问题都已被解决。
# 数学家们对 OpenAI 重大发现的百条短评 100 多位数学家对 OpenAI 于 10 月 6 日发布的公告做出了简短回应。OpenAI 宣布其模型已解决了 100 多个悬而未决的数学难题，其中包括对"准黎曼猜想"等突破性成果的震惊，以及对人类数学家未来角色的深刻反思。
OpenProblemBench 引入了一个包含数学和理论物理领域 82 个未解决问题的基准，用于评估 AI 模型在开放科学问题上取得进展的能力，其中 GPT-6-Astra 以 14.0% 的最高平均解决率位居榜首。
Álvaro Lozano-Robledo 在陶哲轩博客上的客座文章，回应学生们对大语言模型的进展可能颠覆数学研究职业的担忧，呼吁他们继续学习数学，同时审视人工智能是否会超越人类研究者并压缩学术数学的空间。
评论文章指出，AI 在数学领域造成的影响远比编程或设计等其他领域更为彻底和剧烈——数学问题非解即未解，没有模糊空间，这使得多年培养的数学家技能可能迅速贬值。
数学家 Asaf Karagila 批评 OpenAI 的预印本声称划分原则并不蕴含选择公理，认为该论文表述不清、结构混乱，仅因质量问题就应当被直接退稿。
OpenAI 发布了数百个由 AI 生成的高难度数学问题解答，但这些解答未能达到数学与人工智能咨询小组的标准，在形式化、思维链披露和人类可理解性方面存在不足。剑桥大学和国王学院的一篇论文指出，自然语言证明与 Lean 代码之间存在差异。
一篇科学美国人（Scientific American）的报道，讲述 OpenAI 的 AI 代理通过单一提示产出大量数学研究成果，令数学界震动。
继AI模型接连攻克长期悬而未决的数学难题之后，业内专家Scott Aaronson透露，各AI实验室正悄然测试其最新内部模型能否攻破主要密码学协议
OpenAI 发布了一个仓库，包含由其未公开内部模型产出的 719 篇数学手稿（372 个结果族），并附带部分 Lean 形式化证明与推理摘要；据标题消息，其中 3 篇论文已被撤回。
OpenAI 更新其数学仓库，新增 6 个 Lean 形式化证明、19 项修改，并撤回三项数学结果；仓库约 42% 的核心结果已完成形式化验证，且大部分成果由未发布的内部模型经大量思考计算生成。
人类数学协会发布了一份声明——该声明被转载到陶哲轩的博客上——谴责 OpenAI 于10月6日发布的所谓数学开放问题解决方案，指责该公司无视数学与人工智能咨询小组的指导意见，并敦促数学家停止与 OpenAI 合作。