數學奧林匹克中的人工智慧：數學問題解決的新時代 國際數學奧林匹克長期以來一直是全球最艱難的數學競賽，吸引著頂尖學生。 現在，它也成為了人工智慧推理的基準。👇

今年標誌著一個里程碑： 來自 Google DeepMind 和 OpenAI 的 AI 模型在 IMO 問題上達到了金牌表現——與頂尖人類參賽者的水平相同。 這是 AI 在抽象數學推理能力上的真正飛躍。

事件時間表： > 星期五：有關DeepMind獲得金牌表現的消息洩漏 > 星期六凌晨1點：OpenAI在官方確認之前宣布結果 > 星期一：DeepMind正式確認金牌地位，並提供了經IMO官員完全驗證的優雅解決方案。他們的解決方案更為優雅，並經過嚴格檢查。

2024 年至 2025 年的技術轉變 去年：像 AlphaGeometry 這樣的 AI 模型需要域轉換（精益等）+ 2-3 天的計算時間。 今年：Gemini 和 OpenAI 的模型在 IMO 的 4.5 小時限制內以自然語言端到端解決了問題。

風格差異 OpenAI 的回答： > 邏輯上合理，但雜亂無章 > 缺乏結構，過度使用「禁止」等術語 > 對於某些問題超過 400 行 > 不易人類閱讀 Gemini 的證明： > 優雅且清晰，IMO 評分者表示它們「易於理解」 > 可以通過人類撰寫的標準

問題 2（幾何）顯示了差距： OpenAI 使用暴力座標幾何→正確但笨拙的 442 行證明 DeepMind 的 Gemini 使用角度追逐和西爾維斯特定理→簡潔、富有洞察力的解決方案，反映了熟練的人類。

為什麼 Gemini 成功了 > 並行思維：同時探索多個解決方案路徑 > 增強多步推理的新型強化學習技術 > 獲得精心策劃的數學解決方案和戰略提示

OpenAI 的方法？ 通用強化學習 + 測試時計算擴展。

這意味著什麼 解決 IMO 問題令人印象深刻，但真正的數學更深入： > 抽象推理 >概念創建 > 研究直覺 我們還沒有到那一步，但這是向前邁出的真正一步。

為了真正推動人工智慧數學能力向前發展，我們需要： > 精細獎勵函數 > 專用 RL 管道 >或者也許......一種沒有人預料到的通配符技術

隨著人工智慧進入數學、科學和研究——對計算的需求急劇增加。 這就是為什麼獲得可負擔的、可擴展的GPU基礎設施至關重要。 讓我們讓未來對所有人都可及。

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