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OpenAI 在公開 GitHub 倉庫發布 722 篇數學手稿，稱其來自一個未發布的內部前沿模型。這批結果出自約 4000 道研究問題的評估，分成 372 個結果族，平均每個結果消耗約 3 小時 ChatGPT Pro 算力，發布內容含論文、證明產物與部分推理摘要，模型本身不公開。OpenAI 稱發布方式諮詢過高等研究院的數學與 AI 獨立顧問組，Sam Altman 稱之為“發現的新紀元”。
OpenAI 把一個尚未發布的內部模型產出的 722 篇數學手稿一次性放上 GitHub，歸入 372 個「成果族」，覆蓋數論、幾何、理論計算機、數學物理等 17 個方向。清單裡既有證明也有證偽，摘要中出現「證偽」「反例」的成果族約 50 個；約六成附有 Lean 形式化，其餘只能算聲稱，且絕大多數尚未經過同行評審。涉及的包括準黎曼猜想、BSD 公式、有理數域上的希爾伯特第十問題、唯一遊戲猜想、Hadwiger 猜想反例、埃爾德什等差數列猜想等。
OpenAI 公開了由一款尚未發布的前沿模型產出的 722 篇論文手稿，稱其中解答了數百個長期懸而未決的數學問題。這批手稿覆蓋 372 個結果族，把相關論文歸入同一組，結果已預期數週才公布。新成立的獨立數學家顧問組 AGMAI 負責對外溝通這些成果。此前數學界對這些突破既感震動也存在爭議，並引發了關於研究倫理與學術規範的討論。
OpenAI 於 10 月 6 日發布了一個包含 700 多份數學手稿的倉庫，聲稱其中含有多項高知名度數學問題的解答。人類數學協會（Association for Human Mathematics）指出，OpenAI 自稱從中獲得正當性的數學與人工智慧諮詢組織，其最初宣告就明確前沿 AI 公司不應在內部模型上測試高等數學問題，OpenAI 的做法無視了這一核心前提。該協會還提到 OpenAI 正面臨抄襲、版權侵權與商標淡化的訴訟，並呼籲數學家停止與 OpenAI 合作。
數學家陶哲軒在 SAIR 演講中公開呼籲模型公司放慢數學研究節奏，稱 AI 無休止加速卻對後果一無所知，並稱之為 Proof Indigestion（證明消化不良）：AI 只在生成解答與 Lean 驗證上狂飆，理解、評審、寫入教科書幾乎停滯。此前他與 25 位菲爾茲獎得主聯名發表公開信，批評把數學當 benchmark 刷分。OpenAI 隨後回應，宣布在普林斯頓高等研究院設立數學與人工智慧顧問小組，但宣告寫明該小組不就數學上的內部進展提供建議。
陶哲軒就 OpenAI 近期數學成果發文，提出數學研究應從「Math 1.0」轉向「Math 2.0」。他指出，AI 提示者自主解出公開問題後並不理解結果，無法答疑或作報告，相關研討會與合作遠少於傳統突破，新人流入減少，有前景的方向還被隱瞞以防被搶發。問題一旦被解決就無法回退，公開問題正被大規模、不可持續地收割，令整個數學領域變得貧瘠。他主張 Math 2.0 淡化單純解題，重視闡述、社群建設與開闢新方向，並重新評估教育、發表與晉升標準。
OpenAI 於 10 月 7 日撤回 3 篇數學論文：起因是《Algebraicity of Weil classes on split abelian eightfolds》中的符號錯誤，使 stabilization-trace 消去論證及所用構造失效，另兩篇依賴該構造的論文一併撤回，現已附說明並連結存檔版本。同期還修訂了 14 篇論文的證明、陳述與假設，另有 13 篇論文更新引用；新增 6 項形式化後，核心結果形式化比例為 300/719，約 42%。
OpenAI 一次性公開 722 篇數學手稿，歸為 372 組結果，全部出自一個尚未發布的內部模型，涉及準黎曼猜想、霍奇猜想、BSD 猜想、π的無理性指數、卡塔蘭常數無理性、唯一遊戲猜想等。據 OpenAI 介紹，模型共嘗試約 4000 個研究問題，平均每項結果消耗算力約相當於 ChatGPT Pro 思考 3 小時；論文、原始碼與部分 Lean 證明已上傳 GitHub。倉庫註明各手稿核驗進度不一，部分成果尚無 Lean 形式化證明。
數學家 Jeremy Avigad 在客座文章中寫道，過去幾個月 AI 已能輕鬆生成一年前足以發表的數學成果，數學家日常工作流程中相當一部分必然改變。他給出三個應對方向，前兩個是解更難的問題、想更大的思想，並指出目前 AI 攻克的開放問題多是把現有技術拼接而成，靠強化學習訓練的系統長於超人式機敏，卻可能缺少創造力與更高層的戰略思考。
OpenAI 在 GitHub 倉庫 openai/math 公開 722 篇數學手稿，歸入 372 個成果族，全部由一個尚未發布的內部前沿模型產出。據 OpenAI 說明，模型被投餵約 4000 個研究問題，平均每個結果消耗約相當於 3 小時 ChatGPT Pro 思考的算力，手稿日期幾乎集中在 9 月 23 日至 10 月 5 日。372 族中有 235 族附帶 Lean 形式化，約佔六成三；OpenAI 承認未形式化的結果可能存在問題，且未公布模型名稱。
OpenAI 在官方帳號發布連結，指向官網頁面 sharing-ai-progress-in-mathematics，主題是分享數學方向上的 AI 進展。該資料本身只有這一條連結，未披露涉及的具體模型、基準成績、發布時間或使用方式，因此除官方就數學進展對外發聲這一點外，暫無更多可確認的細節。
Wolfram 於 2026 年 9 月 28 日發文，回應 AI 不斷解出數學題後“是否還需要人類做數學研究”的討論。他認為現代 AI 的最大價值在於挖掘人類數學知識庫並建立連線，但純數學的核心是引導提問的人類想像力；計算則能通過計算不可約性不斷生成全新結果。他以 1988 年 Mathematica 問世時類似的擔憂作類比，指出工具只是提升了可做的數學層次。
OpenAI 於 10 月 6 日一次性發布 372 項數學成果，其中包括 Subhash Khot 的 Unique Games 猜想證明，部分結果附有 Lean 證書，但並非全部。截至目前似乎還沒有人類讀懂這些證明，理解它們的競賽才剛剛開始。作者妻子、複雜度理論家 Dana Moshkovitz 長期研究 UGC，她稱論文寫得極差、必須靠 AI 輔助才能閱讀，證明構造出一種全新的遞迴編碼與噪聲測試。
OpenAI 宣布公開一批由其內部前沿模型產出的數學結果，範圍較廣。OpenAI 表示，發布前諮詢了高等研究院（Institute for Advanced Study）的數學與人工智慧獨立諮詢組，並參考其建議與公開推薦來決定發布方式。公告未披露模型名稱、成果數量與具體內容，僅附一個連結。
OpenAI 於 2026 年 9 月 23 日發布數學預印本 Integer multiplication below n log n，作者署名 OpenAI。該文歸入 OpenAI Math Release preprint 系列，PDF 託管在 GitHub 倉庫 openai/math 的 preprints 目錄下，並隨文給出 BibTeX 引用條目。標題指向整數乘法複雜度低於 n log n 的結果，但原文未附摘要、演算法細節與具體複雜度常數。
OpenAI 公布 372 項數學與理論電腦科學成果，其中包括 Subhash Khot 的 Unique Games Conjecture（UGC）證明，推薦名單有 Timothy Gowers、Edward Witten 等數學家。UGC 意味著許多最佳化問題即使只想比半正定規劃鬆弛略好地近似，也是 NP-hard。部分成果附 Lean 證書，但幾乎所有證明尚未被人類理解；
OpenAI 公開了一個倉庫，收錄其內部模型產出的 722 篇數學手稿，分為 372 個族，並附部分 Lean 形式化與 10 項結果的推理摘要。這些成果來自對開放研究問題的評估，絕大多數由同一個未發布的內部模型完成，平均每個結果消耗 3 小時 ChatGPT Pro thinking 算力，評估期間共提出約 4000 個問題。倉庫內的結果處於不同驗證階段，並非都有 Lean 形式化，未形式化的部分可能存在問題；
過去一年，OpenAI、Anthropic 等實驗室宣布解決了多個長期懸而未決的數學問題，其中甚至包括一道千禧年大獎難題，進展超出研究人員預期。但這些實驗室以矽谷式的高速推進，本應被慶祝的成果反而招致學界反彈，有數學家要求 OpenAI 證明未使用其工作成果，也有批評指向其行事方式。實驗室表示正在從早期的失誤中學習，承諾能否兌現尚待觀察。
OpenAI 從 openai/math 倉庫撤回了 3 篇與霍奇猜想相關的數學手稿，起因是第一篇在一處關鍵論證中把幾何操作的符號寫成 +1，按論文自身約定應為 -1，導致本應歸零的計數不為零，另兩篇因沿用該構造被一併撤回。倉庫手稿總數從 722 篇降至 719 篇，同時修訂 14 篇、13 篇更新引用，並新增 6 項 Lean 形式化，目前 300 篇主結果完成形式化，約佔 719 篇的 42%。OpenAI 強調撤回的是證明而非數學命題本身，原稿保留可查；
OpenAI 於 2026 年 10 月 6 日發布由內部前沿模型產出的多項數學結果，以 GitHub 倉庫形式公開，併為其中許多證明提供 Lean 形式化驗證。倉庫同時給出 10 份模型推理摘要、以 ChatGPT Pro 用量折算的算力估算，以及嘗試題目數量的統計，平均每個結果約消耗相當於 3 小時 ChatGPT Pro 思考的算力。
Meta AI 在社交平台介紹了一項最佳化領域的新研究：研究者與 Muse Spark 合作，證明了一條明確規則，用於判斷某個簡化在什麼條件下能精確還原原始數學問題、在什麼條件下會留下差距。該結果針對的是用更簡單問題替換困難數學問題的場景，論文連結已隨帖文給出。
OpenAI 更新了其 GitHub 數學倉庫，撤回了 3 項已收錄的數學結果。同一批更新還新增 6 項 Lean 形式化、修改 19 項，倉庫目前約有 42% 的 top-line 結果完成形式化。維護者 Dan Roberts 公布了這一變動，並表示會繼續補充新的形式化內容，同時記錄發現的勘誤。
OpenAI CEO Sam Altman 在 X 發帖稱「我們正進入發現的新紀元」，並附上 OpenAI 官網一則題為 Sharing AI progress in mathematics 的頁面連結。推文字身沒有給出更多說明，未披露涉及的具體模型、數學成果或時間表，資訊集中在所連結的頁面上。發帖時間為 2026 年 10 月 7 日。
在 Hacker News 關於 openai/math 的討論中，Jake Boggan 稱自己斷續研究了 24 年的 Barnette 猜想似乎已被證明，編號是 problem 180。他早年沉迷圖論，曾搬到布達佩斯跟隨名家學習，期間開始做這個問題，前後投入數千小時，去年夏天還一度以為是自己解出來的。得知結果後，他說不知道該怎麼想，這種感受像聽說前女友突然死於車禍，並猜當晚不少人心情複雜。
Meta AI 研究人員與 Muse Spark 合作，將數論中的一個想法與弦理論中的一項計算聯絡起來，證明該聯絡在比此前已知更多的情況下成立。這項工作建立在 1980 年代的想法之上，論文已在 Meta AI 研究頁面發布。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI（遞迴自我改進）論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料：AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%，Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
arXiv 新論文指出，用 Lean 機械驗證 AI 自動形式化的數學證明，並不能保證原始自然語言證明本身正確。作者 Bastounis、Circelli 與 Hansen 證明，要做到語義忠實的翻譯必須消解自然語言數學文字的歧義，而該問題在可解複雜度指數（SCI）層級中為無窮，比停機問題（SCI=1）更難。
Meta AI 披露，研究人員通過找到一個反例，推翻了關於描述對稱性的數學結構的一項既有規則猜想。Muse Spark 生成了用於搜尋該反例的程式碼，團隊隨後驗證了結果並完成了證明。相關論文已放出連結。
UniPat AI 發布 PaperBenchX，稱其為國際上首個多學科端到端論文結果復現基準，從 93 篇論文建置 93 個復現任務，橫跨電磁、光子、化學、材料、生物、機器人等 12 個研究方向和 10 種領域原生科學環境，含 3168 條專家校驗評分項。在這 93 個任務上，表現最強的 GPT-6 Astra 完整復現率只有 13.98%，建模與執行階段平均得分約 62%，驗證階段僅 42.8%。
丘成桐參與的最新論文在致謝中感謝 GPT 6 Astra 和 Claude Pro，稱其幫助探索了部分證明思路和計算。論文處理的是七維空間 27 種「怪球」能否具有嚴格正截面曲率的問題，該問題 1982 年被丘成桐列入自己的問題清單，懸置約 70 年。論文還附帶 SageMath 驗證程式碼，並宣告人工驗證與寫作由作者負責。