Reddit 討論區流傳一種推測，認為 Anthropic 的內部模型透過檢索增強生成（RAG）技術，利用高品質的使用者資料，成功解決了納維-斯托克斯千年大獎問題。該理論指出，Anthropic 可能擁有一套系統，能偵測並儲存優質的使用者內容，隨後讓內部模型透過 RAG 存取這些資料，從而獲得超越靜態訓練數據的競爭優勢。此說法也突顯了 Anthropic 的 Claude Code 生態系統，以及使用者產生內容在提升 AI 推理能力方面的潛在價值。儘管 OpenAI 近期宣稱其 AI 生成了該問題的證明，但數學家對驗證過程提出疑問，使得 Anthropic 的數據驅動方法成為一個引人注目的替代敘事。
事件背景
納維-斯托克斯方程描述了流體物質的運動，是七個千年大獎問題之一，正確解答者可獲得一百萬美元的獎金。檢索增強生成（RAG）是一種技術，透過允許大型語言模型存取訓練集之外的外部資料來源，從而提升模型的準確性和相關性。傑瑞·特雷雷克是一位著名的 AI 研究人員，曾任 OpenAI 研究副總裁，領導了 o1 和 o3 等推理模型的開發，近期離開 OpenAI 前往 Core Automation 領導 AI 研究。
社群觀察
社群意見兩極，部分用戶堅信 Anthropic 透過 RAG 主動搜尋使用者產生的內容以提升模型效能，而另一些人則因該公司的企業業務模式，認為資料外洩的可能性不高。主要討論集中在這種做法是否符合其服務條款中的法律規範以及倫理上是否可接受，並有人指出學術界開放的溝通方式可能是謠言傳播的催化劑。
