OpenAI 以千禧年難題為 Benchmark 構建解題系統，引發版權與合作爭議
為何重要
OpenAI 展示了全新的「暴力 swarm solving」架構，若能將 Agent 拓撲效率最佳化，意味著推理成本可能隨解題效率提升而下降，這將動搖現有的模型定價邏輯。 - 與 Buckmaster 的衝突暴露了 AI 巨頭與開源/學術界在「科學民主化」上的根本分歧，未來類似的版權爭議恐將成為模型商業化的一大障礙。 - 若 Anthropic 員工利用 OpenAI 產生的算力與模型智慧，卻被 OpenAI 排除在正式獎勵之外，這可能會激化矽谷模型大廠之間的人才與技術競合關係。 - 對開發者而言，Repurpose「Agent + 模型」進行科學探索的模式已證明可行，這將加速業界對科學 Agent 作業流程的標準化與工具鏈建置。
OpenAI 的數學團隊正將千禧年難題視為 benchmark，利用逾萬個 Agent 的暴力解題法在極短時間內破解學界難題，此舉卻引發與紐約大學研究者 Tristan Buckmaster 的嚴重合作爭議。
- 納維-斯托克斯證明過程中，OpenAI 動用約 1 萬個並行 Agent，僅此一題便消耗約 1,300 億個輸出 Token，整體系統產生約 4,900 萬條 Agent 訊息。
- OpenAI 提出若 Buckmaster 接受合作條件（包括其 Anthropic 員工合作者不被列入論文作者），可將 100 萬美元獎金歸其所有，但 Buckmaster 拒絕並隨即公開談話紀錄。
- 新一代內部模型疑似代號為 Aeon，於 8 月 28 日開始訓練，其數學能力已被透露已顯著超越 GPT-6 Astra，正在嘗試攻克霍奇猜想。