分享 AI 在数学领域的进展

我们正在发布由一款内部前沿模型取得的一系列新数学成果，涵盖广泛的研究方向。

为了规范向数学界分享成果的方式，我们一直在向独立运作的高等研究院数学与人工智能咨询小组⁠（在新窗口中打开）征询意见，共同制定最佳实践，并将其意见和公开建议⁠（在新窗口中打开）融入这些成果的发布流程。

本次发布中，我们将成果公布在一个 GitHub 代码仓库中，并制定了论文修订和引用规范。我们也在继续探索其他由社区托管、符合该委员会指南的方案，用于发布本次成果。对于未来发布的成果，我们致力于从文献引用、数学阐述和成果呈现等方面进一步提升论文质量，让成果更易于理解。

在 GitHub 代码仓库中，我们还分享了许多证明的 Lean 形式化版本。Lean 是一种支持计算机验证数学证明的编程语言。随着更多形式化证明的完成，我们会将其更新到代码仓库中。

为促进科研的透明与开放，我们还在代码仓库中公布了更多有关这些成果是如何取得的细节。其中包括 10 份模型推理摘要、以 ChatGPT 中 Pro 的用量折算的计算资源消耗估算值，以及尝试解答的问题数量统计。平均而言，每项成果所消耗的计算资源，大约相当于 ChatGPT Pro 思考三小时。

我们希望这些进展能够拓展人类知识的边界，推动数学领域进一步发展。我们将资助一系列研讨会、学术会议和专项活动，帮助人们理解 AI 取得的重大成果。我们会在不久后分享更多相关信息。

我们希望让科学家能够直接利用最先进的能力开展研究，并正努力以负责任的方式发布取得这些成果的模型。因此，持续评估内部前沿模型在数学及其他科学领域的能力十分重要，这能帮助我们加快开发工具，推动这些领域的发展。我们将继续根据学术界的反馈采取行动，并完善今后披露重大科学进展的标准。