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GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分, 史上最难AI评测基准换它了

GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分, 史上最难AI评测基准换它了

更新时间: 浏览次数: 258

机器之心报道

机器之心编辑部

前沿AI模型真的能做到博士级推理吗?

前段时间,谷歌、OpenAI的模型都在数学奥林匹克(IMO)水平测试中达到了金牌水准,这样的表现让人很容易联想到LLM是不是已经具备了解决博士级科研难题的推理能力?

然而,现实可能并不如想象中那么乐观。

AAI,一个专注于超智能和高级AI系统研究的机构,近期提出的一个新基准FormulaOne,让一众大模型集体得零分,包括GPT-5、o3Pro、Gemini2.5Pro、Grok4等前沿模型。

HuggingFace:https://huggingface.co/spaces/double-ai/FormulaOne-Leaderboard

FormulaOne包含220个新颖的图结构动态规划问题,按难度分为三类,从中等难度直至科研级别。其中最高等级难度的题包括拓扑与几何、组合问题分析等。

测试题的具体示例如下:依次是浅层难度、深层难度、更深层难度。

尽管这些问题陈述起来通常很自然,但其解决方案却远非显而易见。这一大类问题的可解性由Courcelle提出的一个算法元定理所保证,该定理大致可以表述为:

「对于每个足够类似树的图,任何可用一种富有表现力的形式逻辑(一元二阶逻辑)定义的问题,都可以通过一个动态规划算法来解决,且其运行时间与图的阶数成线性关系。」

其关键在于使用一种称为树分解的结构,它将图的顶点组织成一系列重叠的集合,即「袋」,而这些「袋」本身则以树状结构排列。

然后,算法可以遍历这个由「袋」构成的树,并使用动态规划分步解决问题。这个过程涉及到设计一个「状态」,该「状态」总结了「袋」内部分解的所有必要信息,然后定义当顶点被引入、遗忘或当「袋」被合并时,该「状态」如何转换。

视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/cyOJ_Id606REj97nCXYqhg

问题陈述看似简单,但这背后实则掩盖了发现正确动态规划解法的非凡难度。这个过程遍布着微妙的组合与逻辑陷阱,要求(研究者)对问题的底层结构有深刻的理解。关于解决一个名为Maximal-Cluster-Graph的难题所需的十五个相互依赖的推理步骤,其详细的推演过程请参阅论文的附录。

这个工作在社交媒体上引发了很大关注,许多人表示应该让人类博士生也参与评估。

结果

在浅层难度上,顶尖模型的表现达到了50%–70%,表明它们对相关问题类型已有一定熟悉度,换句话说,这些任务完全处于它们的训练分布之内。

在深层难度上,Grok4、Gemini-Pro、o3-Pro、Opus-4等模型最多只能解出1/100的题目;GPT-5Pro表现相对更好,但也只解出了4/100。

在最深层难度上,所有模型的成功率均为0%,集体崩溃。

AAI

AAI(AA-ITechnologies,DoubleAI)是一家由以色列知名企业家、科学家AmnonShashua于2023年8月在耶路撒冷创办的人工智能初创公司。

Shashua是自动驾驶公司Mobileye、AI21Labs和OrCam等多个知名项目的创始人,在自动驾驶、人工视觉和AI领域具有极高声誉。

AAI的核心目标是推动「人工专家智能」(ArtificialExpertIntelligence,AEI)的理论与应用,提出区别于传统窄域AI和AGI的新AI发展路径。这种AEI强调将领域知识与严密的科学推理能力相结合,旨在突破「只擅长特定任务」或「泛化无精度」的传统瓶颈,使AI可以像顶级人类专家一样,运用严谨推理来解决复杂科学或工程难题。

创立一年内,据报道公司已吸引了数千万美元投资,并在AWS2024年生成式AI加速器项目中入选(获赠100万美元计算资源),加速自身AI基础设施建设。

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常熟市(方塔管理区、🐸虹桥管理区、琴湖管理区、🕑兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、🐸宿城区、☀️湖滨新区、洋河新区。)




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发布于:北京市
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