奥特曼预告下一代GPT，1万个Agent攻下千禧难题 - 足彩赔率对比

在阿布扎比举行的ADIPEC 2026能源大会上，Sam Altman于11月2日透露了下一代GPT的关键线索。他提到，OpenAI此前公布的纳维–斯托克斯数学突破背后，有1万个由即将发布的下一代GPT驱动的Agent参与。

这些Agent连续运行了大约4天，始终保持协同工作。Altman强调，该系统没有传统层级结构，也没有统一负责人，每个Agent都能自行探索研究方向、分享进展，并基于已有成果决定下一步行动。他表示：“没有层级，没有老板，完全去中心化。”Altman认为，这代表了一种全新的工作和科研方式。

此次发言首次提供了明确线索：此前在OpenAI内部使用、能力远超GPT-6 Astra的研究模型，很可能就是即将面向公众发布的下一代GPT。

这场实验聚焦于纳维–斯托克斯方程，该方程描述流体运动规律，是流体力学的基础工具，广泛应用于飞机设计、天气预报和血液流动研究。然而，一个基础数学问题已困扰研究人员近90年：在三维空间中，平滑的流体运动是否可能在有限时间内出现奇点？即流体速度在有限时间内变得无限大，导致运动失控。

2000年，克雷数学研究所将这一问题列入七大千禧年数学难题，并为每道题设置100万美元奖金。今年9月8日，OpenAI正式公布了研究成果。内部模型构建了一套数学证明：在施加平滑外力的条件下，初始静止、平滑运动的流体可在有限时间内形成奇点，同时保持总能量有限。构造的关键是一个不断收缩并被拉长的涡旋，随着涡旋核心变小，旋转速度增加，最终导致速度发散。OpenAI称，该证明解决了纳维–斯托克斯问题中的C、D两个情形，并公布了论文和Lean形式化证明文件。

研究过程令人惊讶。实验从9月1日启动，研究人员让不同Agent小组分别探索数学问题和证明路径，Agent能读取缓存互联网信息并运行代码。随着研究推进，团队发现欧拉方程相关突破为纳维–斯托克斯研究提供了新线索，于是将计算资源转向后者。随后，OpenAI使用Codex整理各小组成果，将有价值发现反馈给其他小组。实验过程中，内部模型经历了一次训练升级，Agent随之更新。最终，参与纳维–斯托克斯研究的Agent规模达约1万个，在约88小时内完成核心数学探索，交换了270万条消息，生成约1300亿Token。之后，GPT-6 Astra花费17小时，通过Lean完成形式化和验证。从问题拆解到成果验证，这是一套完整的AI辅助科研流程。

Altman透露的信息显示，下一代GPT的核心变化可能在Agent协作。其能力可能不再局限于单个模型完成复杂推理，而是通过大量由同一基础模型驱动的Agent并行探索，交换研究进展，逐步形成成果。但1万个Agent并非独立训练，而是由同一内部模型驱动，通过工具、分组通信和成果整合完成任务，系统也有成本。在10月29日的播客对话中，Altman透露，OpenAI在纳维–斯托克斯研究上投入约1000万美元，但他打赌到2027年9月，OpenAI能以目前约百分之一的成本完成同样工作。成本下降将来自更聪明的模型和更好的研究方法。这意味着，下一代GPT的发布可能带来两方面变化：底层模型能力提升，以及大规模Agent协作效率改善。不过，Altman未公布下一代GPT的具体型号、发布时间，也未说明普通用户能否直接调用万级Agent协作系统。在分析这类系统时，足彩对阵分析也常利用类似的多Agent协作模式来提升预测准确性。