AI na Olimpiadzie Matematycznej: Nowa Era Rozwiązywania Problemów Matematycznych IMO od dawna jest najtrudniejszym konkursem matematycznym na świecie dla najlepszych uczniów. Teraz staje się również punktem odniesienia dla rozumowania AI.👇

Ten rok oznaczał kamień milowy: Modele AI z Google DeepMind i OpenAI osiągnęły złoty medal w rozwiązywaniu problemów IMO — na tym samym poziomie co najlepsi ludzie uczestnicy. Prawdziwy skok w zdolności AI do rozumowania w abstrakcyjnej matematyce.

Oś czasu wydarzeń: > Piątek: Wyciekły informacje o złotym medalu DeepMind > Sobota 1:00: OpenAI ogłosiło wyniki przed oficjalnym potwierdzeniem > Poniedziałek: DeepMind oficjalnie potwierdziło status złotego medalu z eleganckimi rozwiązaniami w pełni zweryfikowanymi przez urzędników IMO. Ich rozwiązania były bardziej eleganckie i rygorystycznie sprawdzone.

Zmiana technologiczna z 2024 na 2025 r. Ubiegły rok: modele sztucznej inteligencji, takie jak AlphaGeometry, wymagały translacji domenowej (Lean itp.) + 2–3 dni obliczeniowych. W tym roku: modele Gemini i OpenAI rozwiązywały problemy od początku do końca w języku naturalnym, w ramach 4,5-godzinnego limitu IMO.

Różnice w stylu Odpowiedzi OpenAI: > Logicznie poprawne, ale chaotyczne > Brakowało struktury, nadużywano terminów takich jak „zakazane” > Ponad 400 linii dla niektórych problemów > Nieczytelne dla ludzi Dowody Gemini: > Eleganckie i jasne, według oceniających IMO były „łatwe do śledzenia” > Mogłyby uchodzić za napisane przez człowieka

Problem 2 (Geometria) pokazał lukę: OpenAI wykorzystało geometrię współrzędnych brute-force → poprawny, ale niezgrabny dowód z 442 liniami Gemini firmy DeepMind wykorzystywały pogoń kątową, a twierdzenie Sylwestra → zwięzłe, wnikliwe rozwiązanie, które odzwierciedlało wykwalifikowanego człowieka.

Dlaczego Gemini odniosło sukces > Myślenie równoległe: jednoczesne eksplorowanie wielu ścieżek rozwiązań > Nowatorskie techniki uczenia się przez wzmacnianie usprawniające wieloetapowe rozumowanie > Dostęp do starannie dobranych rozwiązań matematycznych i wskazówek strategicznych

Podejście OpenAI? Ogólne RL + skalowanie obliczeń w czasie testu.

Co to oznacza? Rozwiązywanie problemów IMO jest imponujące, ale prawdziwa matematyka sięga głębiej: > Rozumowanie abstrakcyjne > Tworzenie koncepcji > Intuicja badawcza Nie jesteśmy jeszcze na tym etapie, ale jest to prawdziwy krok naprzód.

Aby naprawdę rozwinąć możliwości matematyczne sztucznej inteligencji, będziemy potrzebować: > Szczegółowe funkcje nagrody > Specjalistyczne rurociągi RL > A może... Technika dzikiej karty, której nikt się nie spodziewał

W miarę jak AI wkracza w matematykę, naukę i badania — potrzeba obliczeń eksploduje. Dlatego dostęp do przystępnej cenowo, skalowalnej infrastruktury GPU jest kluczowy dla misji. Uczyńmy tę przyszłość dostępną dla wszystkich.

Sprawdź pełnego bloga tutaj:

Nasz pełny podcast z Latent Space tutaj: