技术路线的关键亮点 - 模型推理时长从几秒扩展到超过100分钟（1.5小时），并计划向数千小时推进，逐步解决人类未攻克的前沿科学难题 [5][6] - 首次在难以快速验证的复杂任务（如数学证明）上取得重要进展，体现出大模型处理复杂现实问题的能力 [6][7] - 开发了高度通用化的多智能体并行计算技术，有效利用大规模计算资源，未来可扩展到更多复杂任务场景 [6][9] - 技术路线放弃专门为数学设计的形式化工具（如Lean），坚持更通用的自然语言推理架构，适用于更广泛领域 [6][10][11] - 未来重点方向是从被动"回答问题"转变为主动"提出新问题"，赋予AI自主发现和创造问题的能力 [6][13] 能力突破与通用性提升 - AI过去擅长明确答案的任务（如计算题或棋类游戏），此次显著提升在"难以验证"任务（如数学证明）上的能力 [7] - 通过多智能体并行计算架构，多个智能体同时推理、协调配合，实现高效高质量解决方案 [9] - 多智能体技术高度通用，非为IMO单独开发，OpenAI正放弃单一领域定制路线，专注跨领域通用智能模型 [9] 对未来人工智能发展的战略展望 - 核心战略之一是继续提升AI持续推理时长，扩展到千小时级，以攻克重大科学发现、理论创新等长期难题 [12] - AI下一步需发展自主发现和提出有价值科学问题的能力，代表从工具型智能向自主创造型智能转变的关键 [13] - 计划将通用推理技术应用到更多科学领域（如物理、化学、生物）及经济、社会决策等现实场景 [15] - 未来可能出现强大的科学研究助手AI、战略分析AI及解决复杂决策问题的新智能体 [15]