OpenAI 是如何构造 Navier–Stokes 有限时间奇点的？
从轴对称带旋流的涡核出发，采用各向异性自相似尺度：径向快速收缩、轴向收缩略慢，使核心变成细长旋转流体柱，从而让局部速度趋于无界而整体动能仍受控。
OpenAI 攻克千禧难题？深度拆解 1 万个 Agent 如何造出流体奇点
资讯摘要
作者丨 郑佳美 编辑丨岑 峰  
AI 摘要
雷峰网深度拆解 OpenAI 声称针对 Navier–Stokes 千禧年问题的有限时间奇点构造：内部模型配合约 1 万个 Agent 持续搜索约 88 小时，再用 Lean 完成形式化。文章分析各向异性自相似尺度、高频振荡合成雷诺应力、多层残差修正，以及万级 Agent 搜索与形式化验证的分工，并提及与 Buckmaster 团队成果来源的争议。
AI 问答
约 1 万个 Agent 在证明中承担什么工作？
在高维非凸约束空间中并行搜索自相似剖面、参数范围、应力方向与局部引理，并记录失败路线；Navier–Stokes 路线最终产生约 270 万条消息和 1300 亿输出 token。
Lean 和 Comparator 分别起什么作用？
Lean 把证明链显式形式化，确保每步依赖闭合、防止逻辑漏洞；Comparator 用独立形式化的原始命题检查目标表述是否被悄悄弱化或替换。
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