上周六,OpenAI研究员Alexander Wei宣布该公司正在研发的一个新型AI语言模型在国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中达到了金牌水平的表现,这一标准每年只有不到9%的人类参赛者能够达到。尽管IMO组织方要求AI公司等到7月28日再公布结果,OpenAI仍提前发布了这一消息。
据报道,这个实验性模型在与人类竞赛者相同的限制条件下解决了竞赛的六个证明题:每场4.5小时,不允许使用互联网或计算器。然而,多个知情人士表示,由于OpenAI自行评分其IMO结果,该公司声明的合法性可能存在疑问。OpenAI计划公布证明过程和评分标准供公众审查。
据OpenAI称,其成就标志着与以往AI数学奥赛尝试的不同,以往方法依赖专门的定理证明系统,往往超出人类时间限制。OpenAI表示其模型将问题作为纯文本处理,生成自然语言证明,像标准大语言模型一样运行,而非专门构建的数学系统。
此前谷歌在2024年7月声称其AlphaProof和AlphaGeometry 2模型在IMO中获得了银牌等级——尽管谷歌的系统每个问题需要长达三天时间,而非4.5小时的人类时间限制,并且需要人工协助将问题翻译成正式数学语言。
"数学是推理能力的试验场——结构化、严格且难以造假,"该公司在发给Ars Technica的声明中写道。"这表明可扩展的通用方法现在可以在长期被视为无法达到的任务中超越手工调优系统。"
虽然该公司确认其下一个主要AI模型GPT-5"即将推出",但澄清当前这个模型是实验性的。"这些技术将继续发展,但具有这种能力水平的产品在一段时间内不会发布,"OpenAI表示。OpenAI很可能为这个特定实验投入了大量计算资源(意味着高成本),这种计算水平在近期内不会成为面向消费者的AI模型的常态。
通用AI模型的惊人结果
OpenAI表示,由Alex Wei领导、Sheryl Hsu和Noam Brown支持的实验性AI模型研究团队最初并未计划参加竞赛,但在测试中观察到有希望的结果后决定评估他们的工作。
"这不是为数学而构建的系统。这与我们为语言、编程和科学训练的大语言模型类型相同——在标准IMO约束下解决完整的基于证明的问题:4.5小时,无互联网,无计算器,"OpenAI在声明中说。
OpenAI收到了由IMO组织者新编写并同时分享给几家AI公司的问题。为验证结果,据报告每个解决方案都经过了由OpenAI组织的三名前IMO奖牌获得者组成的盲评小组评分,需要一致同意才能接受。
然而,除了自行评分结果的争议外,OpenAI还因其周六的公告似乎违反了与国际数学奥林匹克的禁令协议而惹恼了IMO社区。另一家参与竞赛的AI公司Harmonic在7月20日的X帖子中透露,"IMO委员会要求我们和其他参与的领先AI公司推迟发布结果直到7月28日。"
提前公告促使已为约定日期准备IMO结果的谷歌DeepMind将自己的IMO相关公告提前到今天晚些时候。Harmonic计划按原定计划在7月28日分享其结果。
针对争议,OpenAI研究科学家Noam Brown在X上发帖:"我们没有与IMO联系。我在发帖前与一位组织者交谈让他知道。他要求我们等到闭幕式结束后再发布以尊重孩子们,我们照做了。"
然而,一名IMO协调员告诉X用户Mikhail Samin,OpenAI实际上在闭幕式之前就宣布了,与Brown的说法矛盾。该协调员称OpenAI的行为"粗鲁且不当",指出OpenAI"不是与IMO合作测试其模型的AI公司之一"。
始于1959年的数学难题
自1959年开始举办的国际数学奥林匹克代表了数学推理最具挑战性的测试之一。超过100个国家各派出六名参赛者,参赛者在两个4.5小时的环节中面对六个基于证明的问题。这些问题通常需要深刻的数学洞察力和创造力,而非原始计算能力。你可以在网上看到2025年奥赛的确切问题。
例如,第一题要求学生想象一个三角形点阵网格(如三角形钉板),并找出如何使用恰好n条直线覆盖所有点。关键是一些线被称为"阳光线"——这些线不是水平、垂直或45°角对角线。挑战是证明无论你的三角形多大,你只能创建恰好有0、1或3条阳光线的图案——永远不是2条,不是4条,不是任何其他数字。
OpenAI结果的时机让一些预测市场感到惊讶,这些市场给任何AI系统在2025年前赢得IMO金牌的概率约为18%。然而,根据谷歌今天下午的发言(以及Harmonic等其他公司可能在7月28日发布的内容),OpenAI可能不是唯一取得这些意外结果的AI公司。
好文章,需要你的鼓励
Instagram负责人莫塞里在接受采访时透露,平台正考虑引入长视频内容功能,尽管此前一直专注于短视频。他承认为了吸引优质内容,Instagram可能需要支持长视频格式。此外,Meta最近推出了"您的算法"功能,旨在让用户更好地控制信息流内容。莫塞里承诺未来将提供更多工具,让用户主动塑造个性化内容,但完整实现可能需要2-4年时间。
香港大学联合Adobe研究院提出PS-VAE技术,成功解决了AI无法同时具备图像理解和生成能力的难题。通过创新的两阶段训练策略,让AI既能准确理解图片语义,又能生成高质量图像,在图像编辑任务上性能提升近4倍,为统一视觉AI系统开辟新路径,在数字创作、教育、电商等领域具有广阔应用前景。
在信息爆炸的时代,AI实验室的研究员们常常需要面对海量的论文、专利文件、论坛发言等各种渠道的信息。传统的查找方式不仅费时费力,还容易遗漏关键内容。那么,有没有一种方式能让AI真正代替人工,完成从找资料到写出稿的全流程工作?
华中科技大学与马里兰大学研究团队开发出Sage评估框架,首次无需人工标注即可评估AI评判员可靠性。研究发现即使最先进的AI模型在评判任务中也存在严重不一致问题,近四分之一困难情况下无法保持稳定偏好。团队提出明确评判标准和专门微调等改进方法,为构建更可靠AI评估体系提供重要工具。