GPT-6 Astra 登顶数学评测榜，OpenAI 称重心正转向递归自改进

OpenAI 旗下模型 GPT-6 Astra 在数学公开难题评测基准 ErdosBench 上取得领先成绩，但官方表示并未对数学能力进行专项优化，其研发重心已转向递归自改进与对齐研究。

• 根据 The Decoder 于 2026 年 9 月 10 日的报道与评测数据，GPT-6 Astra 在包含 226 道开放数学题的 ErdosBench 测试中取得 3.23 分，共解决 106 道题目，其中 43 道实现完整求解，另推翻了 27 道题目前设。
• OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 在 2026 年 9 月 10 日发表的文章《An Alien Mind》中说明，团队判断若投入额外专项优化可让模型在数学研究上表现更强，但出于对递归自改进（RSI）与自动化对齐研究紧迫性的考虑，未将数学专项优化列为优先方向。
• 这一技术取舍表明前沿大模型能力演进呈现非均匀特征，特定领域的表现目前仍取决于算力与数据资源的分配偏好。
• 影响/看点：OpenAI 将研发资源集中于递归自改进，意味着未来模型能力提升可能更多依赖模型自身生成的优化反馈，但这一路径能否带来跨领域的稳定能力提升，取决于自主迭代与安全对齐技术在复杂任务中的有效性。
• 资料依据:
• The Decoder（2026-09-10）：https://the-decoder.com/gpt-6-astra-gives-mathematicians-a-breather-and-openai-says-thats-by-design/
• OpenAI（2026-09-10）：https://openai.com/index/an-alien-mind/

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