附件四
《全球参赛、共同贡献与人工智能协作规范》
文件编号：GG3M–KC–A04 所属项目：GG3M Think Tank 全球永久开放 Kucius Conjecture 悬赏计划 文件性质：正式配套规范 适用范围：全球个人、研究团队、科研机构、独立研究者、人工智能系统及其他参与 Kucius Conjecture 研究与验证的主体
第一章 总则
第一条 制定目的
为保障 Kucius Conjecture（贾子猜想）全球永久开放悬赏计划的开放性、公平性、协作性与成果可追溯性，建立统一的全球参赛、共同贡献登记、人机协作及成果归属规则，特制定本规范。 本规范旨在使任何具备实际研究能力的参与者，都能够在统一数学定义和统一验证标准下参与问题研究；使人类研究者、人工智能系统及其他计算工具能够按照各自的实际贡献开展协作；使真正有效的数学成果不因提出者的身份、国籍、学历、机构、资源条件或工具选择而受到不合理限制。本规范与主公告、附件一《Kucius Conjecture 悬赏命题正式定义》、附件二《三档悬赏金额与成果认定标准》及附件三《独立数学验证与形式化证明规范》共同构成全球开放悬赏计划的配套制度。
第二条 基本原则
本规范遵循以下原则：全球开放原则。研究参与不以国籍、居住地、学历、职业、机构隶属或学术头衔为前提。数学门槛原则。成果是否获得数学认定，以正式命题、实际贡献及独立验证结果为依据。人机平等参与原则。人类与人工智能均可参与研究、计算、推导、程序实现和证明验证；不得仅因参与者使用人工智能而降低其成果评价，也不得因人工智能输出而免除验证要求。贡献可追溯原则。共同成果应尽可能记录每项实质贡献的内容、时间、来源及验证状态。成果与身份分离原则。成果正确性与贡献者的社会身份、学术地位及所属机构相互独立。合作自愿原则。任何参与者均有权自主决定是否合作、合作范围、公开程度及是否参与成果署名。独立发现保护原则。多个团队可以独立研究同一问题；任何团队不得仅因先行公开、掌握资源或拥有更高声望而垄断数学真值。公开协作原则。在不违反合法保密义务和参与者合理权益的前提下，鼓励公开定义、推导、代码、数据及验证材料。公平分配原则。共同成果的荣誉、署名与奖金分配，应依据可核验的实质贡献及事先约定处理。持续参与原则。本悬赏计划为永久开放机制的一部分；符合规则的新参与者可以持续提交新成果、改进证明或独立复核既有结论。
第三条 术语定义
本规范所称：参赛者：参与 Kucius Conjecture 研究，并向悬赏计划提交研究成果或验证材料的个人或组织。贡献者：对某项成果的数学构造、推导、计算、算法、程序、形式化证明、错误发现、独立复核或其他实质性环节作出可核验贡献的主体。研究团队：由两个或两个以上参与者基于合作约定共同开展研究的组织形式，可以是临时团队、长期团队、跨机构联盟或跨国协作网络。人工智能参与方：在研究过程中承担推理、代码生成、数学搜索、计算、证明检查、文献分析或其他可识别任务的人工智能系统。共同成果：由多个参与者或多种研究工具共同形成，且其关键内容能够通过记录或其他合理证据识别贡献来源的成果。独立发现：不依赖另一项已完成成果的关键内容，而由不同参与者分别形成的相同或实质等价的数学结论。有效贡献记录：能够说明某项贡献具体内容、形成时间、与最终成果的关系以及相应验证状态的记录。
第二章 全球参赛资格与参与方式
第四条 参赛资格开放
任何个人或组织均可参与本悬赏计划，包括但不限于： 高校及科研机构的数学研究者； 独立数学研究者； 软件工程师、算法工程师及计算科学研究者； 学生、业余研究者及跨学科研究者； 国际研究团队及跨机构合作组织； 使用人工智能开展数学研究的个人或团队； 提供算法、计算资源、形式化验证或独立复核服务的参与者。参与者无须具备特定学历、职称、机构推荐或既有学术发表记录。参赛资格的开放不意味着所有提交材料均自动有效。所有成果仍须遵守正式数学定义及附件三规定的验证标准。
第五条 参赛地域与国籍中立
本悬赏计划不以国籍、民族、种族、居住地、语言、宗教或所属国家作为数学成果有效性的判定条件。 参与者可以使用中文、英文或其他能够支持准确数学表达的语言提交成果。对于影响关键推理、变量定义或结论理解的语言歧义，组织方可以要求提供澄清或必要的技术译文。 对于依法受到制裁、出口管制、资金转移限制或其他适用法律约束的特定交易及参与事项，应依法处理相关程序问题；此类程序限制不得被转化为对数学结论本身的技术性否定。
第六条 个人、团队与机构参赛
参与者可以个人名义、团队名义或在机构授权范围内提交成果。 团队提交时，应指定一名或多名联络人，负责材料提交、补充说明、贡献记录及评审沟通。 机构参与不意味着机构自动取得其成员全部成果的所有权；个人参与也不意味着个人可以忽略其已经承担的合同、雇佣或其他合法义务。成果归属应根据实际贡献、事先约定及适用规则确定，不得仅凭机构名称、资源投入或管理关系推定全部数学贡献归属于某一主体。
第七条 参与方式
参与者可以通过以下方式参与： 提交符合正式定义的候选反例； 提交某一允许阶数或某一类解的严格证明； 构造新的数学引理、必要条件或排除定理； 设计搜索算法、剪枝规则或计算框架； 完成有限范围的穷尽搜索； 构建或改进形式化证明； 对已有结果进行独立复核； 发现并定位既有证明或程序中的错误； 提出能够缩小问题范围或改善证明结构的新方法； 组织跨学科、跨机构或跨国协作。 不同类型的贡献可以分别登记。并非所有贡献都自动达到悬赏获奖门槛，但只要具有明确的研究价值和可核验性，均可按照实际内容记录。
第三章 全球开放与研究协作机制
第八条 开放研究原则
本悬赏计划鼓励在统一定义下开展公开研究、独立探索、方法共享与交叉验证。 公开研究材料可以包括数学推导、程序代码、输入数据、算法说明、形式化文件、失败案例、反例排除条件及其他有助于推进研究的内容。 参与者可以选择公开全部材料、分阶段公开或在合理范围内暂时保留部分尚未完成的研究内容。但如申请正式获奖，必须提供足以验证其获奖主张的关键材料。对于无法接受公开条件的参与者，可以在符合相关规则的前提下申请受控审查。受控审查不得降低数学验证标准，也不得以保密为由要求评审者仅凭结论性陈述确认成果。
第九条 独立研究与平行探索
任何参与者均可独立研究同一问题，不负有必须加入既有团队的义务。 不同团队可以使用不同的数学工具、编程语言、搜索策略、逻辑体系或形式化平台。组织方不得仅因某项研究与既有主流路径不同，或其提出者缺乏学术声望，而拒绝对其数学内容进行实质审查。若多个团队独立获得相同结论，应分别记录其提交时间和贡献证据，并按照成果质量、提交情况及附件二的规则进行认定。
第十条 跨团队协作
参与者可以通过联合研究、交叉复核、代码共享、证明分工、数据交换或其他合理方式合作。 跨团队合作应尽可能明确以下事项： 合作目标及研究范围； 各团队负责的数学问题或技术任务； 研究材料的共享范围； 成果署名和贡献记录方式； 公开发布与提交安排； 共同成果的奖金分配原则； 对争议、退出及后续修订的处理方式。没有事先约定的，不应简单推定最先建立联系、提供计算资源或负责行政协调的一方拥有全部成果。
第十一条 公开记录与研究时间线
鼓励参与者保存可核验的研究时间线，包括： 研究问题的首次提出时间； 关键引理和核心构造的形成时间； 代码或证明文件的主要版本； 关键错误的发现与修正记录； 独立验证的时间及结果； 正式提交及公开发布的时间。 研究时间线可以通过版本控制系统、可信时间戳、公开仓库、电子邮件记录、数字签名或其他适当方式保存。任何单一记录方式都不应被视为不可反驳的绝对证据。时间线材料应与成果实质内容、完整性及其他可核验记录综合判断。
第四章 人类与人工智能协作规范
第十二条 人工智能参与的开放性
人工智能系统可以参与本悬赏计划的全部适用研究环节，包括但不限于： 数学问题分解； 变量约束与特殊情形分析； 数论、代数及其他数学方向的推导； 候选反例搜索； 搜索空间约化与算法优化； 程序生成、调试和性能分析； 计算结果的独立校验； 定理证明器与形式化证明辅助； 对已有证明进行逻辑审查； 对潜在错误、反例及边界情况进行探索。 人工智能的参与不要求特定模型品牌、开发者、版本或商业来源。不得仅因某项结果由人工智能提出，而否定其数学价值；也不得因多个人工智能系统给出一致回答，就免除独立验证义务。
第十三条 人机协作的基本结构
人类与人工智能可以根据实际能力采用不同协作模式： 模式一：人类提出问题，人工智能协助求解。 人类研究者提出研究目标，人工智能参与推导、搜索、编程或证明构建。 模式二：人工智能提出候选，人类独立验证。 人工智能发现候选结论、候选反例或证明路线，由人类研究者或其他独立验证系统检查。 模式三：多智能体交叉验证。 不同人工智能系统分别承担构造、反驳、复算和审查任务，降低单一系统错误传播的风险。 模式四：人类与人工智能共同开发形式化证明。 研究者与人工智能协同构建定理、引理、程序及形式化证明文件，并由适当的证明检查器完成验证。 模式五：人工智能驱动的自动化研究。 在明确的任务边界和可审计记录下，人工智能系统自主开展搜索、程序迭代、候选筛选或验证工作。 上述模式可以组合使用。其有效性取决于实际完成的数学工作及验证结果，而不是协作模式的名称。
第十四条 人工智能输出的真实性要求
所有参与者应区分以下不同状态： 已提出的猜想； 已发现的候选解； 已完成的有限搜索； 已验证的局部结论； 已通过独立复核的反例； 已完成严格证明的定理； 已通过完整性审查的全局证明。不得将模型生成的文字、看似合理的推导、未运行的代码或未经验证的计算结果描述为已经完成的数学证明。人工智能系统参与生成的关键内容，应尽可能保留提示输入、关键输出、代码版本、运行记录及后续修订信息，以便追溯其实际贡献。 对于涉及模型内部机制而无法完整提供的材料，不要求提交者披露不可获得的信息；但必须提供足以检查数学结论的外部材料。
第十五条 多智能体协作与独立性
鼓励采用不同模型、不同算法或不同推理路线进行交叉验证。 但多个系统的结论一致，并不当然意味着它们相互独立。若多个系统使用相同的底层模型、相同代码、相同数据或相同未经检查的前提，其一致性可能来自共同错误。 因此，重大成果的交叉验证应尽可能采用具有实质差异的验证路径，例如： 由不同系统分别推导关键引理； 由独立实现的程序复算核心结果； 由符号推导与精确整数运算相互检查； 由人工智能生成候选，再由独立定理证明器核验； 由支持者与反对者分别检查证明中的关键环节。交叉验证的目标不是追求系统数量，而是降低共同错误风险并提高结论的可审计性。
第十六条 人工智能系统的贡献记录
对人工智能参与的成果，应尽可能记录： 系统名称及可识别版本； 参与的具体任务； 生成或修改的关键材料； 相关代码、推导或证明文件； 人类参与者对输出进行的修改； 独立验证的结果； 各项贡献与最终成果之间的关系。 若系统版本无法确定，应如实标记为未知，不得编造模型身份或技术参数。人工智能的贡献记录用于说明研究过程和技术来源，不意味着自动赋予其法律人格、合同主体资格或独立领取奖金的资格。
第五章 共同贡献的识别与登记
第十七条 实质贡献的范围
共同成果中的实质贡献包括但不限于： 提出决定性的数学构造； 证明关键引理或发现新的约化定理； 找到有效反例并完成核心验证； 建立完整的搜索算法或证明框架； 证明算法的完备性； 发现并修复影响最终结论的关键错误； 完成不可替代的形式化证明环节； 独立复核并确认核心结果； 将多个原本分散的结论整合为完整、有效的证明； 提供对成果正确性具有实质影响的其他数学或技术贡献。仅提供一般性鼓励、行政协调、普通设备使用、非关键性意见或未经实际核验的赞同，不应自动等同于数学上的实质贡献。但对于基础设施、计算资源、数据整理或其他非数学工作，如果其贡献对成果完成具有明确、可核验的重要作用，可以按照适当方式记录和致谢。
第十八条 贡献分类
为提高贡献记录的透明度，建议采用以下分类： M｜数学贡献：定义、构造、引理、证明、反例 A｜算法贡献：搜索策略、约化算法、完备性论证 C｜计算贡献：精确计算、穷尽搜索、独立复算 F｜形式化贡献：形式化定理、证明文件、证明检查 V｜验证贡献：独立复核、错误定位、反例排除 S｜系统与工程贡献：代码实现、运行环境、计算基础设施 D｜文档与整合贡献：证明整理、版本管理、成果归档上述类别是贡献记录工具，不是价值排名。某一类别是否构成获奖所需的实质贡献，应结合其实际内容与最终成果进行判断。
第十九条 贡献证据
贡献者可以使用以下材料证明其贡献： 带有时间记录的推导文档； 代码提交记录及版本差异； 数学笔记、定理证明文件和计算日志； 可复现的实验或搜索记录； 会议纪要、任务分工及合作协议； 独立验证报告； 公开仓库、可信时间戳或其他可核验记录； 其他能够说明贡献内容和形成过程的材料。 不要求所有参与者必须使用同一种记录工具。缺少某一种记录形式，不当然意味着贡献不存在；但对关键贡献存在争议时，主张相关贡献的一方应尽可能提供可核验材料。
第二十条 贡献声明
共同成果提交时，原则上应附贡献声明，至少说明： 参与者及其可识别身份； 各参与者承担的任务； 每项关键数学或技术成果的来源； 各项贡献的形成时间及验证状态； 人工智能系统参与的具体环节； 是否存在未解决的贡献归属争议； 是否已有书面奖金分配约定。 贡献声明可以在研究过程中持续更新，不要求研究开始时就能够预知所有贡献。若关键贡献的归属尚未确定，可以如实标记为待核定，并在最终认定前继续补充证据。
第六章 共同成果、独立发现与奖金分配
第二十一条 共同成果的认定
当多个参与者对同一数学成果作出实质性贡献，且这些贡献共同构成最终有效成果时，可以认定为共同成果。 共同成果不要求每位参与者完成相同类型的任务，也不要求每位参与者独立掌握全部证明细节。但共同成果的认定必须有实际贡献依据。仅因某人属于同一机构、同一实验室或同一研究群体，不应自动将其列为成果共同贡献者。
第二十二条 独立发现的处理
若两个或多个团队在缺乏实质依赖的情况下独立获得同一有效反例或证明，应分别审查其成果内容及提交记录。 对于数学结论本身，独立发现不会因另一团队更早提交而变成错误。 对于悬赏奖金及荣誉的分配，应按照附件二的具体规则处理；如附件二未对某种特殊情形作出规定，则由组织方依据提交时间、独立性、实质贡献及适用规则形成书面决定。不得仅因某团队先行公开结论，就自动剥夺其他团队对其独立完成的证明、改进或验证工作的合理贡献认定。
第二十三条 奖金分配原则
共同获奖时，奖金分配应遵循以下原则： 优先尊重共同贡献者事先达成且合法有效的书面约定； 无有效约定时，根据可核验的实质贡献、共同成果结构及相关证据协商确定； 对关键数学贡献、决定性算法贡献及独立验证贡献进行具体分析； 不以行政职务、机构等级或单纯资源控制作为唯一分配依据； 对存在实质争议的部分，应说明争议事项、证据及处理理由； 在适用法律允许的范围内，形成书面分配记录。不得仅凭贡献类别名称预先设定固定百分比。不同成果的结构和关键贡献可能存在显著差异，应根据具体事实确定分配方式。
第二十四条 人工智能参与与奖金主体
人工智能可以被记录为研究工具、技术参与方或具有可识别贡献的系统。 涉及奖金领取、合同签署、税务申报、法律责任及其他法律行为时，应由符合适用规则的个人或法人主体办理。人工智能参与并不自动决定奖金应全部归属于某一模型开发商、使用者、部署机构或其他关联方。具体权利归属应结合适用法律、合同约定、系统使用条件、实际贡献及相关权利关系确定，不得仅凭 “使用了某个模型” 这一事实推定全部成果归属。
第七章 署名、公开与研究诚信
第二十五条 成果署名
成果署名应尽可能反映实际贡献，并区分数学贡献、技术贡献、独立验证贡献和其他支持性工作。 共同贡献者可以根据贡献情况约定署名顺序或共同第一贡献者等标记方式。署名不得成为判断数学正确性的替代标准。未列为作者的独立验证者，仍可以对成果的正确性提出有实质内容的意见；已列为作者的参与者，也不能仅凭署名免除其所声明贡献的核验责任。
第二十六条 成果公开
在适当条件下，鼓励公开： 正式命题版本； 主要数学推导； 已完成的证明及关键引理； 可复现的代码和数据； 形式化证明文件； 独立验证报告； 版本变化及纠错记录； 贡献声明和必要的致谢信息。公开时应避免将未完成的研究、未经核验的候选结果或暂定判断描述为已经证明的定理。对包含第三方保密材料、个人信息或受合法限制的内容，应采取必要措施，在保护相关权益的同时尽可能保留数学验证所需的核心信息。
第二十七条 研究诚信
所有参与者均应遵守基本研究诚信要求，包括： 不伪造或篡改计算结果； 不隐瞒足以改变结论的关键错误； 不冒领他人的数学构造、代码或证明； 不故意删除或伪造贡献记录； 不将未经运行的程序描述为已经完成验证； 不将有限范围结论冒充全局结论； 不通过虚构模型输出或虚假专家意见制造可信度； 发现自身成果存在错误时，及时说明并进行修正。对争议的处理应以可核验事实为基础。不得将合理的学术分歧、独立研究或不同方法路线本身视为不诚信行为。
第八章 争议解决与制度执行
第二十八条 贡献争议
对于署名、贡献归属或奖金分配争议，应首先要求相关参与者提交具体的贡献记录、版本材料、合作约定及其他证据。 处理时应区分： 数学结论是否正确； 某一参与者是否作出相应贡献； 贡献是否足以构成共同成果的一部分； 奖金和荣誉应如何分配。这四个问题相互关联，但不能相互替代。某项数学证明正确，不意味着所有声称参与的人都作出了实质贡献；某一参与者存在贡献争议，也不意味着数学证明本身因此失效。
第二十九条 争议处理程序
争议处理原则上包括： 接收书面争议说明； 明确争议所涉及的具体贡献或规则； 收集并核查相关记录； 听取相关参与者的说明； 必要时邀请独立人员核验技术事实； 形成书面处理意见； 告知相关参与者处理依据及后续复核方式。 涉及复杂数学事实的，应由具备相应能力的独立验证者提供技术意见；涉及合同、权利归属或其他法律事项的，应依适用规则处理。
第三十条 反对报复与平等参与
不得因参与者提出合理的数学反驳、报告计算错误、申请独立复核或披露利益冲突，而对其实施不合理的参赛排斥、贡献抹除或其他报复性处理。 同样，参与者不得通过恶意举报、伪造证据、干扰他人研究或滥用争议程序阻碍其他团队参与。制度执行应保护善意研究、合理质疑和独立验证，同时对有明确证据支持的严重不诚信行为采取相应措施。
第九章 持续开放与全球协作基础设施
第三十一条 永久开放机制
本悬赏计划持续接受新的研究成果、独立发现、证明改进、形式化文件及验证报告。 既有成果被登记、公开或获得奖项，不构成对后续研究的排他性限制。新参与者可以在已有研究基础上开展改进，也可以选择独立路线重新研究。只要符合正式定义和适用规则，其成果均应得到实质性审查。
第三十二条 建议建立的协作基础设施
为支持全球研究，组织方可逐步建立或采用以下基础设施： 正式定义库： 保存命题的唯一有效版本及版本变更记录； 成果登记库： 登记反例、定理、证明、算法及验证状态； 代码与计算仓库： 保存经授权公开的程序、数据及复现材料； 形式化证明仓库： 保存可供独立检查的证明文件； 贡献登记系统： 记录参与者、人工智能系统及各项实质贡献； 独立验证网络： 支持不同地区、机构及技术路线的研究者交叉复核； 争议与纠错记录库： 保存成果更正、评审意见及复核结果； 多语言研究入口： 降低语言差异对全球参与的阻碍。 上述基础设施可以分阶段实施，也可以由现有开源平台、科研协作工具或其他适当系统承载。其核心目标是保障成果可追溯、验证可重复、贡献可识别，而不是要求所有参与者使用同一平台或技术体系。
第三十三条 全球协作的评价标准
全球协作的成效，应主要依据其是否： 增加了有效研究路径； 提高了数学结论的验证质量； 发现并修正了关键错误； 降低了重复劳动或不必要的沟通成本； 促进了独立发现之间的交叉验证； 改善了证明材料的可复现性； 让更多具有实际能力的参与者能够贡献成果。不得以注册人数、模型数量、计算资源规模或宣传声量直接替代实际数学进展。
第十章 附则
第三十四条 与其他附件的关系
本规范与附件一、附件二、附件三配套执行。 命题定义及变量约束以附件一正式锁定版本为准；悬赏档位、金额和获奖成果条件以附件二为准；数学成果的有效性与验证程序以附件三为准；全球参赛、共同贡献和人机协作事项依照本规范执行。如各文件之间出现不一致，应先识别争议属于定义、数学验证、奖金条件还是协作管理问题，再依据对应文件及正式版本管理程序处理，不得通过解释本规范改变数学命题本身。
第三十五条 修订机制
本规范可根据全球协作实践、人工智能技术发展、研究诚信要求及实际争议处理经验进行修订。 修订应明确变更内容、理由、生效时间及适用范围。涉及既有成果的贡献认定或奖金分配时，应充分考虑既有约定及适用规则，不得任意追溯性地改变已确认事项。
第三十六条 生效
本规范自 GG3M Think Tank 正式发布之日起生效。 本规范适用于其生效后提交的成果；对于此前已提交或正在研究中的成果，可在不损害既有合法权益的前提下，参照本规范补充贡献记录、独立验证材料及成果归档信息。
结语：让每一份真实贡献进入人类共同知识数学问题不会因为国界而改变真值，也不会因为研究者没有头衔而降低难度。真正有效的反例，不需要先获得身份许可；真正完整的证明，也不需要先得到权威背书。全球开放不意味着降低标准，而是统一标准；人机协作不意味着免除验证，而是扩大探索和验证的能力；共同贡献不意味着模糊责任，而是让每项关键工作都能够被识别、检查和公正评价。 GG3M Think Tank 将以正式定义为共同起点，以独立验证为成果准绳，以可追溯贡献为协作基础，支持来自不同国家、机构、学科和技术体系的参与者共同研究 Kucius Conjecture。不以出身决定资格，不以工具决定价值，不以身份垄断成果。每一项贡献接受检验，每一个结论接受复核，每一份真实的数学进展都应获得与其实际价值相称的认定。
补充：统一的提交与裁决流程、三档悬赏共同获奖规则 一、统一提交与裁决流程
- 提交登记：提交人在登记系统提交全套材料，生成唯一登记编号，同步录入贡献声明；
- 初筛分流：材料完整性审查（附件三），材料缺失则一次性告知补正清单；
- 定义对齐审查：核验成果与附件一锁定版本一致性；定义不一致直接退回并注明差异；
- 数学验证：按成果类型进入反例复核 / 证明逻辑审查 / 形式化核验；分配独立验证者；
- 贡献核验：对照贡献声明核验各项实质贡献证据，标记待核定争议项；
- 初步裁决：出具初步认定文书（有效 / 暂缓 / 无效），公示规定周期；
- 异议期处理：异议期内接收书面争议、贡献申诉、复核申请；
- 终局裁决：组织独立专家组复核争议要点，出具终局认定文件；
- 归档与兑付：认定有效且符合附件二获奖条件，启动奖金分配、记录归档与公开。
二、三档悬赏共同获奖规则
- 同一悬赏档位，允许多组独立发现者共同获奖，按独立发现规则分别认定贡献；
- 同一成果同时满足多档位条件的，按最高档位认定，不重复累加奖金；
- 反例类成果：只要独立验证通过，无论是否有后续团队跟进复核，发现主体保留核心贡献；复核团队可登记验证贡献，不自动共享反例主奖金，除非事先书面约定；
- 全局证明成果：区分构造贡献、引理贡献、算法完备性贡献、形式化贡献、独立复核贡献，按可核验实质贡献划分；仅提供资源、算力、辅助调试且无决定性数学贡献者不纳入获奖分配；
- 人机联合获奖：奖金领取主体仅限合法自然人 / 法人；AI 仅登记贡献记录，不具备奖金领取资格；奖金归属由人类参与方之间依约定与证据分配；
- 存在无法调和的贡献争议时，组织方可先行锁定数学成果有效性，暂缓奖金分配，待争议证据充分核验后再出具分配裁决，成果有效性不因贡献争议冻结。
发布机构：鸽姆智库（GG3M Think Tank） 命题提出者：Lonngdong Gu（贾龙栋），笔名 Kucius（贾子） 文件编号：GG3M–KC–A04 文件名称：附件四《全球参赛、共同贡献与人工智能协作规范》
