AI op de Wiskunde Olympiade: Een Nieuwe Era van Wiskundige Probleemoplossing De IMO is al lange tijd de moeilijkste wiskundewedstrijd ter wereld voor de beste studenten. Nu wordt het ook een maatstaf voor AI-redenering.👇

Dit jaar markeerde een mijlpaal: AI-modellen van Google DeepMind en OpenAI bereikten een gouden medaille-prestatie op IMO-problemen — hetzelfde niveau als de beste menselijke deelnemers. Een ware sprong in het vermogen van AI om abstracte wiskunde te redeneren.

Tijdlijn van Gebeurtenissen: > Vrijdag: Nieuws gelekt over de gouden medailleprestaties van DeepMind > Zaterdag 1 uur: OpenAI kondigde resultaten aan vóór de officiële bevestiging > Maandag: DeepMind bevestigde officieel de status van gouden medaille met elegante oplossingen die volledig zijn geverifieerd door IMO-functionarissen. Hun oplossingen waren eleganter en rigoureus gecontroleerd.

Tech Shift van 2024 naar 2025 Vorig jaar: AI-modellen zoals AlphaGeometry hadden domeinvertaling nodig (Lean, enz.) + 2-3 dagen rekenkracht. Dit jaar: De modellen van Gemini en OpenAI losten problemen end-to-end op in natuurlijke taal, binnen de IMO-limiet van 4,5 uur.

Stijlenverschillen OpenAI's antwoorden: > Logisch, maar rommelig > Ontbrak aan structuur, overmatig gebruik van termen zoals "verboden" > 400+ regels voor sommige problemen > Niet menselijk leesbaar Gemini's bewijzen: > Elegant en duidelijk, IMO beoordelaars zeiden dat ze "gemakkelijk te volgen" waren > Zou als door een mens geschreven kunnen doorgaan

Probleem 2 (Meetkunde) toonde de opening: OpenAI gebruikte brute-force coördinatengeometrie → correcte, maar onhandige 442-lijns bewijs DeepMind's Gemini gebruikte angle chasing en Sylvester's stelling → beknopte, inzichtelijke oplossing die een bekwame mens weerspiegelde.

Waarom Gemini is geslaagd > Parallel denken: Meerdere oplossingspaden tegelijk verkennen > Nieuwe versterkende leertechnieken die het redeneren in meerdere stappen verbeteren > Toegang tot zorgvuldig samengestelde wiskundige oplossingen en strategische tips

De aanpak van OpenAI? Algemene RL + schaling van rekentijd bij testen.

Wat dit betekent Het oplossen van IMO-problemen is indrukwekkend, maar echte wiskunde gaat dieper: > Abstract redeneren > Concept creatie > Onderzoeksintuïtie We zijn er nog niet, maar dit is een echte stap vooruit.

Om de wiskundige mogelijkheden van AI echt vooruit te helpen, hebben we het volgende nodig: > Gedetailleerde beloningsfuncties > Gespecialiseerde RL-pijpleidingen > Of misschien... Een wildcard techniek die niemand zag aankomen

Naarmate AI zich verder ontwikkelt in wiskunde, wetenschap en onderzoek, neemt de behoefte aan rekencapaciteit explosief toe. Daarom is toegang tot betaalbare, schaalbare GPU-infrastructuur van cruciaal belang. Laten we die toekomst toegankelijk maken voor iedereen.

Bekijk de volledige blog hier:

Onze volledige podcast met Latent Space hier: