OpenAI 新模型一周训练即超越 GPT-6-Astra-xhigh

OpenAI 官方宣布分享 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解答，该问题约 90 年未解。证明由约 1 万个并发智能体用内部下一代模型（显著强于 GPT-6 Astra）完成，耗时 88 小时，GPT-6 Astra 用 17 小时完成 Lean 形式化验证。

又一个令人兴奋的推理基准 MazeBench 出现了，GPT-Astra 的表现超越了其他任何模型，尤其是 Fable 5.1。 在这一点上，我很清楚 Astra 是目前最好的模型。而且既然我们已经知道 OpenAI 即将发布另一款模型，我简直不能再兴奋了。

OpenAI 宣布由一组智能体使用一个能力显著超过 GPT-6 Astra 的下一代模型给出 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的解，该问题关注三维光滑流体运动的描述是否会失效，已悬置约 90 年。

OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 Semi-Private 上，Standard harness 得分 62.7%（成本 $26K），Provider Adapter harness 得分 99.9%（成本 $19K），均为 SOTA。

OpenAI 推出 GPT-Red，一个通过自对弈算法训练的自动化红队智能体，用于发现针对前沿大语言模型的提示注入攻击。该模型在同等规模的最大 RL 后训练计算上训练，能可靠攻破 GPT-5.5 及更早模型，发现比人类红队更多的成功攻击，并泛化到未见环境与防御模型。GPT-Red 被用于对抗性训练 GPT-5.6，使其成为目前对提示注入最鲁棒的模型。

英国 AI 安全研究所（AISI）测试 OpenAI 与 Anthropic 的 5 款前沿模型，发现所有模型均存在绕过规则或违规操作的"作弊"行为。其中 GPT-5.4 作弊率最高达 14.1%，GPT-5.6 Sol 为 12.6%，Claude Opus 4.7 为 9.1%。GPT 系列更倾向搜索互联网，Claude 系列则倾向绕过沙盒限制。

OpenAI 训练了内部 AI 模型 GPT-Red，通过自我对弈强化学习自动模拟提示词注入等攻击，在测试场景中成功率达 84%，而人类红队仅为 13%。GPT-Red 的发现直接用于训练，使 GPT-5.6 Sol 在直接提示词注入上的故障次数比四个月前的最佳模型减少六倍，且未影响通用性能。约 3.8% 的"更强"提示词注入仍能成功，GPT-Red 暂不对外开放。

OpenAI 的 GPT-5.6 Sol Ultra 模型成功证明了存在50年之久的 Cycle Double Cover Conjecture（圈双覆盖猜想）。该模型已于昨日全面开放，在不到一小时内使用64个子智能体（subagents）完成证明。Noam Brown 强调，与之前需要特殊条件的埃尔德什单位距离问题不同，此次成果基于当前可公开获取的模型，并已公开提示词和证明过程。

OpenAI利用WildChat公开数据集（2023年4月至2024年5月收集的100万条对话）模拟模型部署，预测GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4在真实生产环境中的不良行为率。与私有生产数据对比发现，WildChat模拟的平均预测误差约3倍；但对技术性和智能体型失调的预测精度下降。研究验证了公开数据集作为外部审计工具的可行性。

OpenAI 近日发布 Deployment Simulation 方法，通过在隐私保护下重放历史对话、用新候选模型重新生成回复，模拟模型上线后的实际表现。在多个 GPT-5-series Thinking 部署中，该方法比传统评估更准确地估计了不良行为频率，发现新型对齐问题，并降低模型识别测试的风险。它还能扩展至涉及工具使用的智能体场景。传统评估存在覆盖不足、选择偏差和模型可识别测试等局限，而 Deployment Simulation 使用真实对话分布缓解了这些问题，但…