OpenAI 本周二通过博客宣布，借助一个比新版 GPT-6 Astra 更强的内部人工智能模型，以及1万个并发代理，找到了一直困扰数学界约90年的 Navier-Stokes 问题的解法。Navier-Stokes 问题涉及液体与气体的流动，是七个千禧年大奖难题之一，每道题悬赏100万美元。OpenAI 表示，这一内部模型于8月28日开始训练，并在数学等基准测试中展现出“前所未有的表现”。
然而，这项突破很快引发了争议。就在 OpenAI 宣布的前一天，纽约大学数学教授 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 联合发表了相关研究成果。Buckmaster 表示，他得知 OpenAI 已经了解到他们的进展后主动联系了对方，却发现 OpenAI 采用的是他和 Alpöge 一直在探索的研究路线——这条路线结合了 OpenAI Codex 与 Anthropic Claude 的使用。Buckmaster 担心，OpenAI 是否接触了他们放在 Codex 中的会话数据；他们整个项目的草稿都保存在那里。他在声明中写道：“我问模型是否曾以这些会话为训练数据，或者能否访问这些会话。有人告诉我，模型不会查看用户数据。我再次询问训练相关情况，但没有得到答复。”
OpenAI 在周二晚些时候试图打消这些疑虑，称“没有为了解决该问题访问任何特定用户数据”，但同时补充说：“虽然可能性不大，但我们不能完全排除，用户使用我们产品所产生的去标识化数据帮助改善了模型的可能。”OpenAI 技术团队成员 Sebastien Bubeck 也回应说：“在他们昨晚公开发布之前，我们没有看到他们（Buckmaster 和 Alpöge）的任何工作。事后回顾可见，我们的证明彼此存在显著差异，连所证明的精确结果也不相同。”
Buckmaster 随后在 Mastodon 上反驳，称 OpenAI 实际上“公开承认他们使用了我们得出结果之后一段时间的训练数据”。另一边，OpenAI 表示不打算领取那笔100万美元的奖金。