近日，OpenAI官方正式宣佈其人工智能模型在數學、計算機科學和物理學領域取得了三項重大科學發現，分別涉及調和分析、計算複雜度理論以及量子場論。爲了將這些前沿的原始研究數據轉化爲真正的科學理解，OpenAI創新性地嘗試了與外部學術社區進行深度合作的新模式，並針對不同領域的成果制定了多元化的發佈策略。

在調和分析領域，模型成功給出了各維度下局部光滑（local smoothing）猜想的證明，從而在所有維度上直接解決了數學界的 Kakeya 猜想與 Stein 限制猜想。新證明基於一個新穎的輔助偏微分方程。OpenAI已在公開的GitHub 倉庫中發佈了由模型生成的AI 自然語言輸出報告以及Lean 證明。

在計算機科學領域，系統證明了長期被視爲真的指數時間假說（ETH）爲假，該猜想與著名的 P vs. NP 問題密切相關，此前已被數百篇論文廣泛用於推導條件計算硬度。該結果同樣在 Lean 中得到了驗證。這項工作已交由由 Russell Impagliazzo、Ramamohan Paturi 和 Ryan Williams 領導的頂尖專家團隊進行驗證和指導，相關成果與 Lean 形式化證明已同步在GitHub 倉庫公開。

在物理學領域，模型爲四維中包含規範場和費米子的某些相互作用量子場論（包括量子色動力學QCD及粒子物理學標準模型的統一完備化）提供了數學上嚴格的存在性證明，其中作爲子問題還包括純 Yang–Mills 理論存在性的證明，這也是 Clay 數學研究所千禧年大獎難題的一部分。該項複雜的工作由 David Gross 領銜的物理學家小組(包括 Michael Douglas、Arthur Jaffe、Igor Klebanov 和 Nikita Nekrasov)共同推進，相關通信可發送至指定郵箱:YANGMILLS4D@gmail.com。

爲了全面支持學術界獨立審查和深入探討這些突破性成果，OpenAI此前已向 Simons 基金會提供了500萬美元捐款，用於資助相關研討會、會議和特別項目。這一系列舉措不僅展示了AI在基礎科學前沿研究中的巨大潛力，也標誌着現代理論物理學與數學正加速向更高標準的嚴格化領域邁進。