NEAR AI实现数学竞赛全解：成本压至0.17美元/题

据NEAR Protocol联合创始人Alex Skidanov及官方披露，其开发的NEAR AI Agent已完整解决北美顶级本科数学竞赛William Lowell Putnam的基准测试集，共672道题目，总支出约为111.85美元，平均每题耗资0.17美元。

形式化验证突破：以机器可验证代码重构数学命题

该测试要求将竞赛题目转化为Lean 4语言编写的证明脚本，确保无语法错误且能被自动化系统100%校验，代表计算机科学中形式化验证的前沿实践，即通过逻辑严密性保障智能合约在所有运行场景下不出现缺陷。

成本效率跃升：DeepSeek V4方案逼近极致优化

对比数据显示，采用OpenAI GPT-5.6的单题平均成本为44.5美元，Anthropic Claude Opus 5为3.52美元，而NEAR所用的DeepSeek V4模型将成本压缩至GPT-5.6的约二百五十分之一，展现出显著的经济优势。

开源推进安全演进：将应用于协议核心层验证

相关证明代码已公开发布，NEAR团队表示下一步将部署该工具对NEAR协议及其关键智能合约进行深度安全审查，推动链上系统的可靠性升级。