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“OpenAI 并没有‘解决’Navier–Stokes”：华盛顿大学教授 Domingos 指责该说法“无知或不诚实”
「OpenAI 并没有“解决”Navier–Stokes。这要么是无知，要么是不诚实，要么两者兼而有之。」北京时间 9 月 9 日凌晨 4 时 32 分， 在 X 上发出这条点名批评。原文中他把 “solve”（解决）一词加上引号，没有配图、没有展开论证，只有这 13 个英文单词。截至本文核查时，它已获得 1,956 次点赞、113 次转推和约 27.3 万次浏览，89 条回复里不少人请他“展开讲讲”，也有许多人直接反驳。
被批评的是 OpenAI 在：公司称内部 AI 系统给出了 Navier–Stokes 存在性与光滑性问题的解答，并同时公开论文与一份 Lean 形式化证明（Lean 是用于机械核验数学证明的编程语言）。Domingos 的账号简介写着“华盛顿大学（UW）计算机科学教授、《The Master Algorithm》与《2040》作者”。与当天围绕先手权、数据使用的其他争论不同，这条推文质疑的是“解决”这个说法本身是否成立。
OpenAI 当天宣布了什么：约 1 万个 agent 与 88 小时
据 ，9 月 8 日上午，OpenAI 的研究者宣布，其约 1 万个自主 AI agent（智能体）在三维 Navier–Stokes 方程中找到了一个“奇点”——速度在有限时间内趋于无穷的爆破情形，从而声称解决了一个千禧年问题。Navier–Stokes 方程自 19 世纪中叶起用于描述流体运动，上述光滑性问题已悬置约 90 年；2000 年 Clay 数学研究所将它列入千禧年问题，每个问题悬赏 100 万美元。
OpenAI 的博客开篇称，这是 Navier–Stokes 存在性与光滑性问题（千禧年问题之一）的“一个解答”：一个初始静止的光滑流体在受到光滑外力作用时，能在有限时间内发展出奇点，且全程能量有限。公司描述这个解是一个向内螺旋、越拉越长的涡旋，“像意大利面一样”。博客还给出了投入规模：8 月 28 日起训练一个“显著强于 GPT-6 Astra”的内部模型；9 月 1 日因听闻“两个千禧年问题已被解决”的传闻，公司启动了对全部开放问题的尝试；负责 Navier–Stokes 的 agent 组在启动约 88 小时后于 9 月 5 日得到结果，Lean 形式化与验证又由 GPT-6 Astra 耗时 17 小时完成；全部尝试共产生 490 万条 agent 间消息、约 3,000 亿个输出 tokens（词元），其中 Navier–Stokes 一项占 270 万条消息和约 1,300 亿个 tokens。Quanta 引述 Sébastien Bubeck 的估算称算力成本达数百万美元。
OpenAI 在公告里也为表述留了余地：它称该证明按官方问题表述“确立了 C（及 D）命题”——即有限时间爆破成立——同时明确写道“我们并不打算为这一结果申领千禧年奖”。这场公告本身也已卷入纠纷——来自纽约大学的 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 在约 12 小时前公布了相关结果，围绕先手权和数据使用的争论当天已在数学圈蔓延。
“求解方程”有精确含义：Domingos 的完整立场
主推文发出 3 个多小时后（北京时间 8 时 11 分），Domingos ：
「在数学里，“解方程”有非常精确的含义，而他们显然没有做到。发布误导性的说法，利用公众的无知，把 OpenAI 实际做到的事情讲得远比真实重要——这是不诚实的。」
这不是他当天第一次就此事发言。早在主推文发出前约 3 小时，他已发过一条更直白的：「把话说清楚：Navier–Stokes 爆破问题没有任何实际意义。」这条推文获得了 2,427 次点赞、约 31.3 万次浏览。主推文发出约 14 分钟后，当有回复劝他“消停点”、称 OpenAI 只是在说“解决了 Navier–Stokes 千禧年问题”时，他：“把那称为‘解决 Navier–Stokes’，要么是无知，要么是不诚实，要么两者兼而有之。”到北京时间 8 时 12 分，他对另一位追问者把回答补全成两句：
Domingos 的批评与 OpenAI 的表述，分歧集中在一个问题上：Clay 问题接受怎样的“解决”。这道题（官方陈述由普林斯顿大学教授 Charles Fefferman 撰写）问的是三维无界空间中的流体解是否永远光滑；Quanta 的报道说明，官方表述允许通过构造反例来回答，但对外力等条件有明确要求——此前 Diego Córdoba 与 Luis Martínez-Zoroa 的构造之所以被认为“离满足千禧年问题标准还差一步”，难点正是把多层解叠加后外力不再光滑。OpenAI 在博客中主张的，正是自己跨过了这一步。
验证本身无法终结这场争论。Quanta 在报道中指出，Lean 验证只能保证形式化命题内部的推导成立，“仍需人工完成的验证关键一步，是确认 Lean 中被证明的命题与数学家想证明的原问题逻辑等价”。
交锋：从“AGI 时刻”到“已经解决”的标题
Domingos 的推文并非出现在真空里。在那之前的几小时，（其简介标注 @harvard 与 @openai）发文称：“我常说 AGI 的定义会是回溯性的……等 AI 改变了科学、社会与经济，一切都会变得清楚，那时我们会回望某个事件，把它定义为‘AGI 时刻’。今天或许就是这一天。”主推文发出约 11 分钟后，Domingos 了一句：「一派胡言。」
Quanta 当天文章的标题即为 “AI Has Solved One of Math's $1 Million Millennium Prize Problems”——正是 Domingos 所批评的那种“已解决”口径。报道中也有不同的声音：Charles Fefferman 告诉 Quanta“我很激动这个问题被解决了”，并称故事的主角是 Córdoba 与 Martínez-Zoroa——前者任职于马德里数学科学研究所，后者来自 CUNEF 大学；Quanta 的报道称，两支使用 AI 的团队都重度依赖这两位学者开辟的构造策略。
这场批评在 9 日仍在继续。北京时间 10 时 04 分，Domingos ：「抵制 OpenAI 与 Anthropic 那种自欺欺人或不诚实的企图——把 AGI 重新定义成它们已经做成的东西。」
更广的涟漪：成果安全、传闻与开放科学
Domingos 当天的批评不止针对措辞。主推文发出前约两个半小时，他曾：「用 AI 攻关任何突破性成果的问题在于：没人能保证运营该 AI 的公司不会把它从你手里偷走。」这条推文获得 347 次转推。Terence Tao 也于 9 月 8 日，对 AI 公司抢跑式解决开放问题发出警告：“如今，哪怕只是‘有人在研究某个问题’的传闻，都可能触发大规模的 AI 算力投入，在原研究项目开花结果之前就把问题夷平”，他担心激励机制会转向“不再与更广泛的学界分享任何有前景的研究方向——那将逆转数百年来的开放科学传统”。
至于这场“解决”之争何时能见分晓，Quanta 在报道中写道：“即使这些证明已经过形式化验证，厘清谁在何时做了什么的时间线、理解这些新 AI 证明的数学意义，仍需要时间。”