AI under matematikkolympiaden: En ny æra av matematisk problemløsning IMO har lenge vært verdens tøffeste mattekonkurranse for toppstudenter. Nå er det i ferd med å bli en målestokk for AI-resonnement også. 👇

Dette året markerte en milepæl: AI-modeller fra Google DeepMind og OpenAI nådde gullmedaljeytelse på IMO-problemer – samme nivå som de beste menneskelige deltakerne. Et ekte sprang i AIs evne til å resonnere gjennom abstrakt matematikk.

Tidslinje for hendelser: > fredag: Nyheter lekket om DeepMinds gullmedaljeprestasjoner > lørdag kl. 1: OpenAI kunngjorde resultatene i forkant av offisiell bekreftelse > mandag: DeepMind bekreftet offisielt gullmedaljestatus med elegante løsninger som er fullstendig verifisert av IMO-tjenestemenn. Løsningene deres var mer elegante og grundig kontrollert

Teknisk skifte fra 2024 til 2025 I fjor: AI-modeller som AlphaGeometry trengte domeneoversettelse (Lean osv.) + 2–3 dagers databehandling. I år: Gemini & OpenAIs modeller løste problemer ende-til-ende på naturlig språk, innenfor IMO-grensen på 4,5 timer.

Stilforskjeller OpenAIs svar: > Logisk forsvarlig, men rotete > Manglet struktur, overbrukte begreper som "forbudt" > 400+ linjer for noen problemer > Ikke lesbar for mennesker Tvillingenes bevis: > Elegant og tydelig, IMO-gradere sa at de var "enkle å følge" > Kan passere som menneskeskrevet

Oppgave 2 (geometri) viste gapet: OpenAI brukte brute-force-koordinatgeometri → korrekt, men klønete 442-linjers bevis DeepMinds Gemini brukte vinkeljakt og Sylvesters teorem → kortfattet, innsiktsfull løsning som speilet et dyktig menneske.

Hvorfor Gemini lyktes > Parallell tenkning: Utforske flere løsningsbaner samtidig > Nye forsterkende læringsteknikker som forbedrer flertrinns resonnement > Tilgang til nøye kuraterte matematikkløsninger og strategiske tips

OpenAIs tilnærming? Generell RL + databehandlingsskalering for testtid.

Hva dette betyr Å løse IMO-problemer er imponerende, men ekte matematikk går dypere: > Abstrakt resonnement > Konseptoppretting > Forskningsintuisjon Vi er ikke der ennå – men dette er et reelt skritt fremover.

For å virkelig presse AI-matematikkfunksjoner fremover, trenger vi: > Detaljerte belønningsfunksjoner > spesialiserte RL-rørledninger > Eller kanskje... en wildcard-teknikk ingen så komme

Etter hvert som AI presser seg inn i matematikk, naturfag og forskning – eksploderer behovet for databehandling. Derfor er tilgang til rimelig, skalerbar GPU-infrastruktur virksomhetskritisk. La oss gjøre den fremtiden tilgjengelig for alle.

Sjekk ut hele bloggen her:

Vår fulle podcast med Latent Space her: