在 TheoPhysEval 基准上，GPT-6-Astra 以与顶尖专家相当的准确度解出 50 道未发表理论物理计算题中的 49 道，单题成本 2.40 美元。部分看似失败的题目中，专家自己的参考解答被发现有误。研究者认为物理领域尚未出现数学领域那样的突破，因为智能体缺乏“品味”，但他们仍认为自主的顶级 AI 研究可能很快到来，并已看到这对年轻物理学家培养和领域机会平等的影响。
推荐理由：读者可了解 TheoPhysEval 上智能体解物理题的表现，以及研究者对自主科研进度的判断。
OpenAI 发布了一批共 722 篇手稿，覆盖 372 个结果族，称其中包含对“数百个”开放数学问题的解答，这些结果由一个未发布的前沿模型产出。据独立顾问组织 AGMAI 称，这批成果此前已被期待数周，OpenAI 在 9 月曾表示其模型“解决了数学大部分领域 100 多个长期开放问题”。
OpenAI 在 GitHub 发布 372 项由内部前沿模型生成的数学结果，每项声称解决或推进了一个开放问题，其中包含对重要计算机算法的改进以及与黎曼猜想相关的进展。
推荐理由：OpenAI 把 372 项 AI 生成的数学结果直接发到 GitHub，读者可借此观察学术评审流程与 AI 产出速度之间的张力。
OpenAI 从一个未公开的内部前沿模型发布 722 篇数学手稿，归入 372 个相关结果族，来自约 4000 个研究问题的评估，平均每个结果约用 3 小时 ChatGPT Pro 思考算力。
推荐理由：OpenAI 内部模型一次性产出 722 篇数学手稿，读者可据此了解 AI 数学研究的规模与验证争议。