Umělá inteligence na matematické olympiádě: Nová éra řešení matematických problémů IMO je již dlouho nejtěžší matematickou soutěží na světě pro nejlepší studenty. Nyní se stává měřítkem pro uvažování AI. 👇

Letošní rok znamenal milník: Modely umělé inteligence od společností Google DeepMind a OpenAI dosáhly zlaté medaile v otázkách IMO – na stejné úrovni jako nejlepší lidští soutěžící. Skutečný skok ve schopnosti umělé inteligence uvažovat prostřednictvím abstraktní matematiky.

Časová osa událostí: > pátek: Unikly zprávy o výkonu DeepMind v oblasti zlatých medailí > Sobota 1:00: OpenAI oznámila výsledky před oficiálním potvrzením > pondělí: DeepMind oficiálně potvrdil status zlaté medaile elegantními řešeními plně ověřenými úředníky IMO. Jejich řešení byla elegantnější a přísně kontrolovaná.

Technologický posun z roku 2024 na rok 2025 Minulý rok: Modely umělé inteligence, jako je AlphaGeometry, potřebovaly překlad domény (Lean atd.) + 2–3 dny výpočtu. Letos: Modely Gemini a OpenAI řešily problémy end-to-end v přirozeném jazyce, a to v rámci 4,5hodinového limitu IMO.

Stylové rozdíly Odpovědi OpenAI: > Logicky zdravé, ale chaotické > Chyběla struktura, nadužívané výrazy jako "zakázáno" > 400+ řádků pro některé problémy > Není čitelný pro člověka Důkazy Blíženců: > Elegantní a jasní, hodnotitelé IMO řekli, že jsou "snadno sledovatelné" > Mohl by být vydáván za člověkem napsané

Úloha 2 (Geometrie) ukázala mezeru: OpenAI použila geometrii souřadnic hrubou silou → správný, ale neohrabaný 442řádkový důkaz Gemini od DeepMind použil pronásledování úhlů a Sylvesterův teorém → stručné, pronikavé řešení, které odráželo zručného člověka.

Proč Gemini uspěli > Paralelní myšlení: Zkoumání více cest řešení současně > Nové techniky zpětnovazebního učení zlepšující vícekrokové uvažování > Přístup k pečlivě vybraným matematickým řešením a strategickým radám

Přístup OpenAI? Škálování výpočetních prostředků pro obecné účely RL + test-time.

Co to znamená Řešení problémů IMO je působivé, ale skutečná matematika jde hlouběji: > Abstraktní uvažování > Tvorba konceptu > Výzkumná intuice Ještě tam nejsme – ale je to skutečný krok vpřed.

Abychom skutečně posunuli matematické možnosti umělé inteligence kupředu, budeme potřebovat: > Granulární funkce odměňování > Specializované RL potrubí > Nebo možná... Technika divokých karet, kterou nikdo nečekal přicházet

S tím, jak se umělá inteligence tlačí do matematiky, vědy a výzkumu, roste potřeba výpočetní techniky. Proto je přístup k cenově dostupné a škálovatelné infrastruktuře GPU kriticky důležitý. Udělejme tuto budoucnost přístupnou všem.

Podívejte se na celý blog zde:

Náš celý podcast s Latent Space zde: