OpenAI公布数学与理论计算机科学十项进展：AI开始触碰长期开放问题
文章介绍了OpenAI于8月1日公布的数学与理论计算机科学领域十项新进展，涵盖高维球堆积、编码理论、Connes刚性猜想、算术电路复杂度、多色Ramsey数等长期开放问题，既有新上下界也有反例。这些结果由内部版Astra模型生成，总成本仅约2000美元，随后由人类研究者配合整理成论文，并用Lean形式化证明系统验证。作者认为AI在科研中的角色正从读论文、辅助推导走向搜索开放问题、提出新证明、形式化验证与人类审查的闭环。
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Physics for AI 总纲领
本文系统梳理了物理对机器学习79个开放问题的贡献，按定题、构造块、学习、实验四块逐一分析。作者提出物理介入ML的三条路径：分析方法、模型来源、科研制度，并指出现有综述缺乏按具体问题组织的映射。文中详细评估了每条问题物理能否解决，标注为能、部分或不能，并给出对应的物理方向。最终统计显示，物理在构造块（模型来源）贡献最大，在定题块（语义与目标）几乎无能为力。文章强调物理的价值在于提供分析工具、模型灵感和科研规范，而非万能解药。
机器学习的开放问题总论
本文系统梳理了机器学习领域的开放问题，将其归纳为两个主干：缺乏有效状态变量和缺乏低成本可重复的因果实验制度。作者提出了一套筛选标准，强调问题应具有可操作性和可证伪性。文章详细分析了状态变量应满足的五条性质，以及因果实验制度面临的样本量、可复现性和归因三大短板。此外，还讨论了裁判质量作为横切轴的重要性，并区分了噪声与偏差的成本差异。