IA na Olimpíada de Matemática: Uma Nova Era de Resolução de Problemas Matemáticos A IMO tem sido a competição de matemática mais difícil do mundo para os melhores alunos. Agora, também está se tornando uma referência para o raciocínio de IA. 👇

Este ano marcou um marco: Os modelos de IA do Google DeepMind e OpenAI alcançaram o desempenho da medalha de ouro em problemas da IMO - o mesmo nível dos principais competidores humanos. Um verdadeiro salto na capacidade da IA de raciocinar por meio de matemática abstrata.

Linha do tempo dos eventos: > sexta-feira: notícias vazaram sobre o desempenho da medalha de ouro da DeepMind > 1h de sábado: OpenAI anunciou resultados antes da confirmação oficial > segunda-feira: A DeepMind confirmou oficialmente o status de medalha de ouro com soluções elegantes totalmente verificadas por funcionários da IMO. Suas soluções eram mais elegantes e rigorosamente verificadas

Mudança de tecnologia de 2024 para 2025 No ano passado: modelos de IA como o AlphaGeometry precisavam de tradução de domínio (Lean, etc.) + 2 a 3 dias de computação. Este ano: os modelos da Gemini e da OpenAI resolveram problemas de ponta a ponta em linguagem natural, dentro do limite de 4,5 horas da IMO.

Diferenças de estilo Respostas da OpenAI: > Logicamente sólido, mas bagunçado > Falta estrutura, termos usados em demasia como "proibido" > 400+ linhas para alguns problemas > Não legível por humanos Provas de Gêmeos: > Elegantes e claros, os alunos da IMO disseram que eram "fáceis de seguir" > Poderia passar por escrito por humanos

O problema 2 (geometria) mostrou a lacuna: OpenAI usou geometria de coordenadas de força bruta → prova correta, mas desajeitada de 442 linhas O Gemini da DeepMind usou perseguição de ângulos e o teorema de Sylvester → solução concisa e perspicaz que espelhava um humano habilidoso.

Por que a Gemini teve sucesso > Pensamento paralelo: explorando vários caminhos de solução simultaneamente > Novas técnicas de aprendizado por reforço que aprimoram o raciocínio em várias etapas > Acesso a soluções matemáticas cuidadosamente selecionadas e dicas estratégicas

A abordagem da OpenAI? RL de uso geral + dimensionamento de computação em tempo de teste.

O que isso significa Resolver problemas da IMO é impressionante, mas a matemática real é mais profunda: > Raciocínio abstrato > Criação de conceito > Intuição de pesquisa Ainda não chegamos lá, mas este é um verdadeiro passo à frente.

Para realmente impulsionar os recursos matemáticos de IA, precisaremos de: > Funções de recompensa granulares > Pipelines RL especializados > Ou talvez... uma técnica curinga que ninguém esperava

À medida que a IA avança para a matemática, a ciência e a pesquisa, a necessidade de computação explode. É por isso que o acesso a uma infraestrutura de GPU acessível e escalável é essencial. Vamos tornar esse futuro acessível a todos.

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