围绕 OpenAI 内部模型 Astra 的数学成果，数学家 Andreas Thom 公开提出质疑，称其在训练过程中可能吸收了他与 Gábor Kun 围绕 Gromov soficity conjecture 研究时留下的对话内容。OpenAI 今年 8 月公布的 Astra「十大数学突破」中，第 3 项为构造 non-sofic group。公司此前称成果由 Astra 完成，后在外界质疑后修改表述，承认证明依赖包括 Thom 和 Kun 研究在内的近期数学工作。

围绕现代数学中体量最大的证明工程之一“有限单群分类”，FormaTheoria 团队提出一套 AI 辅助工作流，从原始文献梳理依赖、构建形式化证明，再交由 Lean 核验。截至 2026 年 8 月，项目已完成 4 个关键定理的形式化，累计产出超过 99.4 万行代码、850 多个文件，并构建出包含 30298 个数学声明的证明网络。论文还记录了系统在文献中发现的多类定义冲突、条件遗漏和排版错误。

围绕 AI 大量介入数学证明，陶哲轩与王虹给出了接近一致的判断：数学界不能只停留在“证明已得出”，还需要理解、整理并消化成果。陶哲轩以 Sendov 猜想为例，说明 AI 更擅长生成与验证，后续的阐释、发表和知识沉淀仍依赖数学家。他还公开了面向 Lean 验证结果的登记库 Palomar，试图为 AI 证明建立从验证到发表之间的整理与协作机制。

OpenAI在官方博客首次披露下一代主力模型Astra的内部版本，称其一次处理了10道停滞超过10年的公开数学与理论计算机科学难题。OpenAI表示，相关论证已整理为249页手稿，并进一步形式化为可由Lean逐行验算的证明，整套证明库已在GitHub开源。按Sol API费率计算，完成这10题的token总成本约为2,000美元。这一发布获得部分数学家肯定，但也因绕过传统期刊评审、直接通过博客公布，引发学界对署名权与学术信任机制的讨论。

OpenAI发布研究成果称，其下一代AI模型Astra在数学与理论计算机科学多个方向取得进展，覆盖高维几何、编码理论、群论、量子复杂性、后量子密码学和极值组合数学。官方公布的成果共10项。OpenAI表示，这些结果由内部版本Astra完成推导，求解计算成本约为2000美元，随后由研究人员整理成论文，并借助Lean生成可验证证明证书。