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研究人员能否信任OpenAI接触未发表的数学成果?更多质疑浮出水面

数学界对OpenAI的信任疑虑持续发酵。在数学家聚集的社交平台Mathstodon上,Andreas Thom公开回复Tristan Buckmaster,围绕AI公司能否妥善对待研究者未发表的数学证明与成果,社区再度提出质疑,引发关于学术成果保密性与AI模型训练数据边界的讨论。

来源:Hacker News

关于研究人员能否信任OpenAI接触其未发表的数学成果,外界又提出了更多疑问。

在数学家聚集的Mastodon实例“Mathstodon”上,数学家Andreas Thom发布帖文,公开回复@tristanbuckmaster@mastodon.social:

“1/3 I want t…”(原文帖文内容在抓取时被截断,仅显示开头部分)

页面其余部分为Mathstodon网站的技术资源,包括用于深色模式与高对比度切换的JavaScript脚本、schema.org结构化数据,以及Mastodon实例(版本4.7.1)的配置元数据,如域名mathstodon.xyz、支持的媒体附件类型(图片、视频、音频等)、完整的界面语言列表,以及“要使用Mastodon网页应用,请启用JavaScript,或尝试适用于你平台的原生应用”的提示信息,其中未包含更多新闻正文内容。