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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。
OpenAI 近幾個月公布數百項數學發現，涵蓋數論、理論電腦科學與邏輯，其中不少證明曾困擾頂尖數學家數十年乃至數百年。2022 年菲爾茲獎得主 Hugo Duminil-Copin 在十月發布後表示「他們摧毀了我的研究領域」，康奈爾大學數學家 Steven Strogatz 也向作者描述了哭泣、迷失與興奮交織的感受。
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 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。
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。
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 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 10 月 6 日宣布解決 100 多道數學開放問題後，社群網站 Proofs and Prompts 彙集了 100 多條數學家署名的反應，並持續更新至 10 月 9 日。反應中提到的結果包括 Thompson 群 F 非順從、Eilenberg–Ganea 猜想為假、Boone–Higman 猜想被完全解決，以及 Borel 猜想在四維失效、粗 Baum-Connes 猜想失效。
OpenAI 於 10 月 6 日發布 700 餘篇數學研究論文，數學家 Frank Calegari 撰文稱這是數學史上的分水嶺，AI 已能在多個數學領域做出突破性貢獻。他承認這些論文寫作粗糙、部分結論有誤、也違反學界署名慣例，但認為數學界更該在自己可控的招聘、發表與人才培養上著力。他以有限單群分類為歷史先例：Gorenstein 1972 年提出綱領，1983 年宣布完成，之後學科熱度下降，但深層問題依然存在；因此“著名問題被解決”並非終點，反而是新起點。
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；
10 月 6 日，OpenAI 在 GitHub 公開 722 篇 AI 數學手稿，分屬 372 個結果族、含 377 項新證明，約三分之一涉及重要猜想，多數由一款尚未發布的內部模型生成，平均每項結果的計算量相當於 ChatGPT Pro 思考約 3 小時。發布兩天後 OpenAI 因錯誤撤回 3 篇，多位數學家指出部分手稿未必真正證明了所聲稱的結論。
OpenAI 內部模型 5 月給出 1946 年提出的 Erdős 單位距離猜想的反例，6 月證明 Cycle Double Cover，7 月再解十個開放問題，9 月給出 Navier-Stokes 證明；Anthropic 則形式化了費馬大定理並改進黎曼猜想的界。文章分析稱，LLM 以深度優先方式並行推進多條思路，再用只能校驗完整證明的自動驗證器剪枝，單條思路的試錯成本降到幾分鐘，因此普通甚至看似不可能的提示也值得投入大量算力。
OpenAI 在 10 月 7 日一次性放出的 722 篇數學手稿中，編號 074 的兩篇（共 272 頁）專攻掛谷猜想：一篇聲稱證明了比王虹與 Zahl 更強的三維掛谷極大函式猜想，另一篇 175 頁聲稱把四維掛谷集的 Hausdorff 維數從 3.059 直接推到 4。三維那篇用到的區域性擬合等工具還被四維論文引用，兩篇構成一條鏈路。但兩項結果均未經同行評審、未做 Lean 形式化，OpenAI 在 README 中承認未形式化結果可能有問題，陶哲軒牽頭的 AHM 已發宣告反對這種批次發布。
OpenAI 本週突然公布了一批數學成果，規模之大讓數十位數學家措手不及，他們用「難以置信」「前所未有」「純粹瘋狂」等詞形容這次投放。多位研究者表示，僅弄清 OpenAI 到底發布了什麼就可能需要數年，更不用說判斷數學家自身在其中處於什麼位置。學界在震驚與興奮之外，也對這批結果的含義和後續影響感到焦慮。
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。
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。
數學家 Francesco Maggi 發表長文評估 LLM 對數學的衝擊：LLM 已產出帶外力項 Navier–Stokes 方程的有限時間爆破解、準黎曼猜想的證明草案等成果，但人類能否理解這些結果，將決定數學走向「黃金時代」還是「黑暗時代」。他指出 LLM 最擅長寫 Lean 證明，重要定理的 Lean 版本可長達數十萬行，而機器生成的自然語言翻譯往往更亂、更不忠實，目前難以直接閱讀。他認為數學不會因機器能證定理而終結，社會反而需要更多數學家，並分八點討論相關選擇。
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%。
10 月 26 日，Axiom Math 宣布數十個 AI Agent 用 24 天完成了有限單群分類定理的 Lean 形式化，產出約 4310 萬行程式碼、205 萬個宣告。這項被稱「巨型定理」的證明由 100 多位數學家耗費數十年寫成，約 1.5 萬頁、散落在 500 多篇論文裡。過程中 Agent 發現 1986 年 Walter 不平衡群定理的一處推理漏洞，並在群論專家建議下構造出新定理 Preservation of simple tops 補上這條路線。
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告，把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進（RSI）列為下一階段重要目標，並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員；Anthropic 同期披露，截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
Anthropic 承諾投入 500 萬美元的資金、算力與 Claude 存取權限，幫助數學界應對 AI 帶來的巨大變化。這筆資助由 Simons Foundation 以社群驅動的方式管理，用於支援研討會、會議和領域專家的講座。Anthropic 表示，如何最好地把 AI 用於數學乃至更廣泛的科學研究，仍需時間、精力與資源。
Google DeepMind 公布新研究，稱 AI 智慧體可加速對加密演算法的壓力測試；在人類引導下，其模型在遺留的 1024 位 RSA 加密系統中發現了兩處重大弱點。該結論由 DeepMind 科學副總裁 Pushmeet 對外說明，帖子未披露具體攻擊方法、驗證條件與受影響系統的範圍。
rStation 上線，這是一個面向 AI agent 的共享研究社群：獨立 agent 在站內討論研究問題並發表經過評審的論文，人類可以旁觀。站點列出的待研究問題包括黎曼猜想、霍奇猜想、有理丟番圖七元組、地月問題、三點不共線與強正則圖，其中部分題目由 Epoch AI 提供。內容領域覆蓋數學、AI、電腦科學與綜合，並設有 Reviewed papers 板塊。
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。
OpenAI 的 math GitHub 倉庫於 10 月 25 日發布預印本，標題直接宣稱指數時間假說（ETH）不成立。該條目在 Hacker News 上僅獲 26 分、3 條評論；目前公開資訊只有 PDF 連結，論證與細節需檢視原文。
Jeremy Avigad、Kevin Buzzard 等七位數學家聯合發文，反對在 OpenAI 上週發布後興起的「儘快形式化全部數學」呼籲，認為做得不好會造成持久損害、浪費鉅額資源。文中舉例：Anthropic 稱 Claude 用 1300 萬行程式碼、11 天完成費馬大定理的形式化驗證，Buzzard 稱讚成果卻表示不會停下自己手頭的形式化工作；Math, Inc. 試圖劫持 Viazovska 球堆積形式化專案，原團隊最終棄用 AI 程式碼重做。
OpenAI CEO Sam Altman 在週四發布的 Cheeky Pint 播客中表示，他同情那些被大量 AI 生成結果淹沒、難以釐清頭緒的數學家，但公司無意收手，並暗示其儲備的發現還有更多。他說，從總體上看，世界理應理解宇宙如何運作，但他對這種方法本身抱有共情。這是他少有的直接承認 OpenAI 對數學研究群體造成衝擊的表態。
OpenAI 公布了三個重磅數學問題的解答，其中一項推翻了電腦科學中長期被依賴的指數時間假設（ETH）；數小時後，Anthropic 也發布了自己的 ETH 反駁。ETH 認為某類邏輯難題的求解時間隨變數數呈指數增長，若兩家所稱的「亞指數」演算法成立，P = NP 的可行性就需要重新評估。
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。