OpenAI一口气放出722篇AI生成的数学证明论文，覆盖372个数学结果族。这个数字本身就够扎眼——不是几篇试水，是成批量的产出。

其中最受关注的一项，是矩阵乘法证明。两个n×n矩阵相乘的已证明成本，从AlphaEvolve今年8月创下的约n^2.371177，降到了约n^2.25。指数上的一小截，在理论计算机科学里是实打实的推进。

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但先别急着欢呼

这批证明都附带了Lean形式化，意味着机器可以验证其正确性。可它停留在理论界——目前还没有给工程师提供能直接用于真实GPU负载的更快例程。换句话说，纸面上的成本下降，暂时还落不到你手里的显卡上。

这些结果怎么来的？内部模型处理了约4K个研究问题，再做分组过滤，筛出这722篇。每个问题平均消耗的算力，约相当于3小时ChatGPT Pro的思考量。

算力换论文，账怎么算

4K个问题进，722篇论文出，中间是分组过滤这道筛子。这个流程透露出的信息是：AI做数学研究，已经不只是单点突破，而是有了可批量复制的生产管线。

只是这条管线目前产出的，还是理论层面的证明。从n^2.371177到n^2.25，数学界会认真对待；工程师想用上，还得再等等。