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奥特曼在 Stripe 联合创始人 John Collison 的酒馆访谈里，端着一杯健力士，说了句他自己都觉得不该往外说的话：「这个我其实可能不该说，不过既然在喝酒，就说了。」 然后他讲了 OpenAI 内部那个数学周末。新模型刚拿到手，研究员们在一个频道里，把自己学术生涯里最难的那些题一道道扔进去，横跨好多个领域，模型一道接一道地拿下。他说，之前大家压根没想到模型能做这些。 他给了几个数：纳维-斯托克斯那份证明，算力大概花了 1000 万美元，「可能还多一点」，别的证明平均花得少得多。Collison 问，手里的东西是不是比那 700 个证明还多，他回了句「当然」。他还押了一句：一年后同一道题，大概 1% 的成本就能重做出来。 那两个晚上，他兴奋得几乎没睡。 平时我们看到「AI 解出百年难题」，第一反应是兴奋，或者替数学家慌。按理说，造出这个模型的人，应该是全场最得意的那个。 但奥特曼说的是另一面：高兴归高兴，「难过、失落，还有一种什么东西正在结束的感觉，比我预想的多得多」。Collison 说这算是怀旧吧，他说不止是怀旧。到底是什么在结束，他没说清，只说这对整个世界是对的事，现实就是这个样子。 Collison 当场接了个比方：他父亲 50 年代在爱尔兰，还见过马在干活。我理解的意思是，马后来被机器换掉，活干得更快更好，可看着它们退场的那代人，心里还是空了一块。 说白了，这事离写代码的人也不远。陶哲轩前两天在另一段访谈里的评价是，数学家从这份证明里几乎什么都没学到。题被 AI 做完，跟有人真把它弄懂了，是两回事。让 Claude Code、Codex 一下午交掉一周的活，同样的问题也在：东西做出来了，自己脑子里留下了多少。 当然也得想想说这话的是谁。他是卖这个模型的人，「花 1000 万美元算力解难题」本身就是最好的广告。而且 OpenAI 解的是纳维-斯托克斯方程加了外力项的一个版本，不是那道百万美元悬赏的千禧年难题本身。 连造出它的人都会难过，大概说明这次结束的东西是真的。 https://x.com/CheekyPint/status/2115860848006885854/video/1

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