Altman: 10,000 GPT-powered agents solved Navier-Stokes in 4 days

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1. 机器之心机器之心3 hours ago
   奥特曼预告下一代GPT！1万个Agent攻下千禧难题

   下一代 GPT 的一个重要线索， Sam Altman 透露了。 当地时间 11 月 2 日，在阿布扎比举行的 ADIPEC 2026 能源大会上，Altman 谈到 OpenAI 此前公布的纳维–斯托克斯数学突破时透露，完成这项工作的，是 1 万个由即将发布的下一代 GPT 驱动的 Agent。 https://www.youtube.com/watch?v=2YWfVGpVtvc&t=332s 它们连续工作了大约 4 天，始终协同运行。 Altman 特别强调，这套系统没有传统的层级结构，也没有统一的负责人。每个 Agent 都可以自行探索研究方向、分享进展，并根据已有成果决定接下来做什么。 「 没有层级，没有老板，完全去中心化。 」 Altman 认为，这代表了一种全新的工作和科研方式。 这次发言也让外界第一次有了更明确的线索：此前一直在 OpenAI 内部使用、能力远超 GPT-6 Astra 的研究模型，很可能就是即将面向公众发布的下一代 GPT。 1 万个 Agent如何攻克数学世纪难题？ 这场实验的主角，是纳维–斯托克斯方程。 它描述水、空气等流体的运动规律，是流体力学最基础的数学工具之一。从飞机设计、天气预报，到血液流动研究，都离不开这组方程。 但围绕它，一个基础数学问题已经困扰研究人员近 90 年：在三维空间中，一个原本平滑的流体运动，是否可能在有限时间内突然出现奇点？ 简单来说，就是流体速度在有限时间内变得无限大，原本平滑的运动状态发生数学意义上的失控。 2000 年，克雷数学研究所将这一问题列入七大千禧年数学难题，并为每道题设置 100 万美元奖金。 今年 9 月 8 日，OpenAI 正式公布了这项研究成果。 按照 OpenAI 的说法，内部模型构建出了一套数学证明：在施加平滑外力的条件下，一个最初静止、运动状态平滑的流体，可以在有限时间内形成奇点，同时保持总能量有限。 这项构造的关键，是一个不断向内收缩、同时被拉长的涡旋。随着涡旋核心越来越小，旋转速度不断增加，最终形成有限时间内的速度发散。OpenAI 称，这项证明解决了纳维–斯托克斯问题正式表述中的 C、D 两个情形，并同步公布了论文和 Lean 形式化证明文件。 真正令人惊讶的，是它背后的研究过程。 OpenAI 披露，整个实验从 9 月 1 日启动。研究人员让不同 Agent 小组分