昨天看到的，实在有点炸裂。 OpenAI 内部版本的 Astra（下一代模型），在十个长期开放的数学问题上搞出了新结果。博主不是数学专业的，懂的朋友可以来聊聊这波到底什么含金量。 而且内部版 Astra 找到这十项结果所消耗的 token，按 Sol API 价格计算，合计只花了2000 美元。。。。 （这里只是找到这 10 项结果的 token 成本。至于它还尝试过多少别的题、失败过多少次，OpenAI 没披露。） 这十个问题涵盖球堆积、编码理论、算术电路复杂度、群论（non-sofic 群存在性）、算子代数（Connes 刚性猜想反例）、量子复杂度、格密码、极值组合。都是开放问题，共同点是：主结果至少十年无进展，多数远不止十年。其中几个是各自领域的核心问题。 当然，人类也不是零参与。数学论证本身由模型生成，人类（用同一模型辅助）把论证写成 manuscript，并做 Lean 形式化，并且对正确性负责。 但看完还是感到震撼，也有点可怕。 未来的研究可能会完全换一种玩法。模型可以一天 24 小时，同时探索成千上万个猜想，把过去少数人缓慢推进的研究，变成可以大规模并行的工业化搜索。（这让我想到了颜宁老师和AlphaFold ） 再往后想一步，最前沿的知识可能会先集中到少数拥有最好模型和算力的公司手里。它们决定让 AI 解什么问题，也最先看到那些答案。 不知道未来的世界会是什么样子？