还记得此前 ，数学家指责 OpenAI 想要抢功、宣称自己攻克一道超高难度数学难题
，由此引发争议的那件事吗？（接连不断的新闻浪潮，让人感觉那仿佛已经是很久之前的旧事。）

　　据一位了解该研究进展的知情人士透露 ，如今 OpenAI 距离破解另一道千禧年大奖难题仅有一步之遥 。千禧年大奖一共包含七大知名数学难题
，前文提到的纳维‑斯托克斯方程解的存在性与光滑性问题正是其中之一
。

　　该知情人士称，公司内部员工预计 ，下一个目标 ——霍奇猜想
，有望在较短时间内得到解答。霍奇猜想探讨：由多项式方程定义几何体，它的某些几何特征是否总能借助更简单的代数单元来描述 。 不过 OpenAI 可能还需要更长时间才会对外公布这一成果
。近来 公司正在琢磨该如何与数学界展开合作发布结果 ，避免再次上演一场公关危机。

　　那 OpenAI 为什么要钻研这些冷门高深的数学难题？ 要知道攻克这类问题成本不菲：当初破解纳维‑斯托克斯问题，就耗费了可能数百万美元 。知情人士表示
，OpenAI 当时使用代号为 “道格 ” 的下一代预训练模型变体完成了该难题的求解
。

　　部分 OpenAI 研究员认为，继软件工程之后 ，数学会是大模型理应去挑战的下一个核心领域。数学与软件工程具备不少共通特质：二者都需要循序渐进的逻辑推理
，输出的结果大多还可以自动核验对错 。 一些研究员甚至判断，过去一年发生在软件工程领域的自动化浪潮 ，会在未来 6‑9 个月降临到数学领域。

　　除此之外
，攻克艰深的数学难题，也能推动 AI 从业者实现机器学习研究的自动化 ，而机器学习研究本身充斥大量数学工作
。实现这类自动化
，正是为达成递归自我改进做铺垫 —— 也就是让人工智能有能力研发新一代人工智能。

　　测试前沿模型求解从未被解决的数学难题的能力，同样可以帮助科研人员衡量模型的技术进步水平 ，评估其复杂推理能力 。倘若模型能够搞定纳维‑斯托克斯 、霍奇猜想这类硬核难题
，就预示着它或许也能攻克生物
、化学等其他学科同等难度的问题
。

　　另外，如果发布成果时不会引来数学家群体的强烈不满 ，这类重大突破，也能成为 OpenAI 亮眼的新里程碑
，助力其角逐超级人工智能的赛道。