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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。
OpenAI成立了一个由顶尖数学家组成的独立顾问小组，指导公司处理数学研究和人工智能互动，旨在避免未来的声誉危机。
作者分享了进行人工智能研究的个人提醒，强调好奇心优先于出版压力，洞察力优先于基准测试，深入调查优先于仓促完成的论文。
文章讨论了使AI模型中的上传者运行的拒绝表独立可复现的要求，强调了需要详细的复制包，包括原始生成、解码设置、每个提示的标签和评分代码。