Hacker News 中文摘要

RSS订阅

“深度思考双子星”正式斩获国际数学奥林匹克金牌标准 -- Gemini with Deep Think officially achieves gold-medal standard at the IMO

原文链接 | HN讨论 | 2025-07-22 02:03:24

文章摘要

Gemini与Deep Think的升级版在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌标准，展示了其在数学问题解决上的卓越能力。这一成就标志着人工智能在复杂数学领域的进一步突破。

文章总结

标题：Gemini高级版在Deep Think助力下达到国际数学奥林匹克金牌标准

主要内容：

Google DeepMind宣布，其最新版本的Gemini AI系统在Deep Think模式的加持下，成功在国际数学奥林匹克（IMO）中达到了金牌标准。IMO是全球最具声望的青年数学竞赛，每年吸引来自世界各地的顶尖高中生参与，参赛者需在短时间内解决六道极其复杂的数学问题。

在2025年的IMO中，Gemini Deep Think成功解决了六道问题中的五道，获得了35分（满分42分），达到了金牌标准。这一成绩显著超越了2024年AlphaProof和AlphaGeometry系统的表现，当时该系统仅解决了四道问题，获得了28分，达到了银牌标准。

与去年不同，今年的Gemini系统能够直接使用自然语言处理问题，并在4.5小时的竞赛时间内生成严谨的数学证明，而无需专家将问题翻译为特定领域语言。这一突破得益于Deep Think模式，该模式结合了并行思维等最新研究技术，使模型能够同时探索多种解决方案，最终给出最优答案。

此外，Gemini还通过强化学习技术进行了训练，并获得了高质量的数学问题解决方案数据集，进一步提升了其推理和问题解决能力。Google DeepMind计划在未来向部分数学家和Google AI Ultra订阅者提供这一Deep Think模型。

这一成就标志着AI在数学领域的进一步突破，展示了其在复杂问题解决和推理方面的潜力。Google DeepMind表示，未来将继续推动AI在数学及其他科学领域的应用，帮助人类在通往通用人工智能（AGI）的道路上取得更多进展。

评论总结

评论内容总结：

  1. 模型表现与训练数据的关系

    • 评论1指出，Gemini模型在IMO问题上的表现可能依赖于特定的训练数据，类似于传统机器学习方法，数据质量决定输出质量。
    • 引用：“the models were trained specifically on IMO problems”
    • 引用：“quality of data in = quality of data out”

  2. OpenAI与IMO的争议

    • 评论3和评论8提到，OpenAI在IMO结果公布前自行宣布了成绩，且未与IMO官方合作，引发争议。
    • 引用：“OpenAI self-proclaimed that they got their gold, without the official IMO judges grading their solutions”
    • 引用：“OpenAI desires hype and clout a lot more than it cares about letting these incredibly smart kids celebrate their achievement”

  3. 模型能力与资源的关系

    • 评论5引用Terence Tao的观点，强调模型的表现与其使用的资源和辅助工具有关，不同条件下的表现差异巨大。
    • 引用：“the reported success rate of the students on the competition can be dramatically affected by such changes of format”
    • 引用：“one should be wary of making apples-to-apples comparisons between the performance of various AI models”

  4. 技术进步与未来展望

    • 评论6和评论10认为，从专用系统转向通用LLM+RL方法是一个重要进步，尽管距离真正的AI数学家还很远。
    • 引用：“Super interesting that they moved away from their specialized, Lean-based system”
    • 引用：“This is a large progress from just a few years ago and yet I think we still are really far away from even a semi-respectable AI mathematician”

  5. 模型工具使用的透明度

    • 评论11和评论12提出，关于模型是否使用了外部工具（如Lean、计算器等）的透明度不足，需要更多澄清。
    • 引用：“did the model use Lean, or internet search, or a calculator or Python or any other tool during its thinking process?”
    • 引用：“More clarity on this point would be nice”

  6. 模型命名与市场策略

    • 评论2和评论7对Google的模型命名提出调侃，并猜测“Advanced Gemini”可能是与OpenAI竞争的策略。
    • 引用：“Advanced Gemini, not Gemini Advanced. Thanks, Google”
    • 引用：“I assume that an ‘advanced version’ of Gemini Deepthink means it was a different model”

总结：评论主要围绕模型表现、训练数据、OpenAI与IMO的争议、技术进步、工具使用的透明度以及市场策略展开，观点多样且不乏争议。