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o1/Claude 集體翻車！陶哲軒等 60+ 頂尖數學家合力提出新數學基準，大模型正確率通通不足 2%

11月12日 10:54 新浪網 tech-auto-hilite

一水發自凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

讓大模型集體吃癟，數學題正確率通通不到2%！

獲大神卡帕西力薦，大模型新數學基準來勢洶洶——

一出手，曾在國際數學奧賽中拿下83%解題率的o1模型就敗下陣來，並且Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 1.5 Pro等全都未攻破2%這一防線。

所以，新挑戰者到底什麼來頭？？

一打聽，這個新數學基準名為FrontierMath，由Epoch AI這家非營利研究機構號召陶哲軒在內的60多位頂尖數學家提出。

這群人這次鐵了心要給AI上難度，直接原創了數百道極具挑戰性的數學問題——

從數論中計算密集型問題到代數幾何和範疇論中的抽像問題，涵蓋了現代數學的大多數主要分支。

這些題有多難呢？按數學大佬陶哲軒對這項研究的評價說：

大模型們，至少需要再戰個幾年吧。

同時，卡帕西也表示非常喜歡這一新基準，甚至樂於見到大模型們「吃癟」：

之所以引入這個基準，是因為大模型越來越多地碾壓現有的數學基準

FrontierMath：評估AI高級數學推理能力的新基準

今年以來，大語言模型（LLM）開始在各種數學benchmark上瘋狂刷分，而且正確率動輒90%以上。

宣傳看多了，人也麻了，於是紛紛反思——

一定是現在的基準測試「被汙染了」（比如讓AI在訓練階段提前學習基準測試中的問題）。

對此，非營利研究機構Epoch AI看不下去了，於是直接聯合60多位頂尖數學家（共獲得了14枚IMO金牌）推出FrontierMath。

這一新基準擁有數百道大模型們之前沒見過的數學題，而且難度頗高。

通常需要專業數學家花費數小時甚至數天的努力

一番實踐檢驗下，果不其然，一眾頂尖大模型紛紛折戟（包括Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o和Gemini 1.5 Pro等），解題率均不足2%。

而且即使有延長的思考時間（10,000個token）、Python訪問權限以及運行實驗的能力，相關成功率仍然低於2%。

下面，我們具體介紹下FrontierMath。這第一關主要解決數學題的原創性。

這群數學家們被要求按照3個關鍵原則設計題目：

所有問題都是新的且未發表的，以防止數據汙染；
解決方案是自動可驗證的，從而實現高效的評估；
問題是「防猜測」的，在沒有正確推理的情況下解決的可能性很低；

除了出新題，為了防止數據汙染，機構還採取了其他措施。

比如為了最大限度地降低問題和解決方案在網上傳播的風險，機構鼓勵所有提交都通過安全、加密的渠道進行。

具體來說，機構採用加密通信平台與投稿人協調，並要求對在線存儲的任何書面材料進行加密（如加密文檔）。

同時，機構依賴於核心數學家團隊專家評審這一原創驗證性方法，以識別自動化系統可能錯過的潛在相似性（專家比機器更熟悉這些研究細節）。

當然也不完全依靠人力，為了進一步保證原創性，機構還通過抄襲檢測工具Quetext和Copyscape對問題進行測試。

最終，數學家們提出了數百道原創題目，涵蓋了現代數學的大多數主要分支，從數論中計算密集型問題到代數幾何和範疇論中的抽像問題。

其中數論和組合學最多，合計約佔所有MSC2020（數學學科分類系統2020版本）的34%。

接下來，為了評估大模型在FrontierMath問題上的表現，研究開發了一個框架。

簡單說，這一框架具體執行任務的過程如下：

分析問題：模型首先分析給定的數學問題；
提出策略：模型提出可能的解決方案策略；
實施並執行代碼：將這些策略轉化為可執行的Python代碼並自動執行；
接收反饋：從代碼執行的結果中接收反饋，包括輸出和錯誤消息；
改進方法：根據實驗結果，模型會驗證中間結果，測試猜想，並可能改進其推理過程以修正潛在的錯誤；

該框架支持兩種提交方式：一種是模型可以直接給出問題的最終答案；另一種是，在提交最終答案之前，模型可以先通過代碼執行進行實驗，以驗證其解決方案的有效性。

不過需要提醒，在提交最終答案時，模型必須遵循一些標準化格式。

比如，在答案中需包含#This is the final answer這一標記註釋，且將結果保存在Python的pickle模塊中，同時需確保提交的代碼必須是自包含的，不依賴於先前的計算。

總之，這一評估過程將持續進行，直到模型提交了正確格式化的最終答案，或者達到了預設的標記限制（研究設置為10,000個token）。

如果模型在達到標記限制之前沒有提交最終答案，它將收到一個最終提示，要求立即提交最終答案；

如果在收到該提示後模型仍然無法提供正確格式化的最終答案，則該嘗試被標記為不正確。

陶哲軒看了都說難

為了進一步驗證FrontierMath的難度，該機構還特意採訪了4位數學大佬。

包括費爾茲獎得主陶哲軒 (2006)、蒂莫西·高爾斯 (1998)、李察·博赫茲 (1998)，以及國際數學奧林匹克競賽 (IMO) 教練陳誼廷 (Evan Chen)在內，他們一致認為這些題非常具有挑戰性。

下一步Epoch AI也計劃從四個方面持續推進：

定期評估這些領先的大模型，並觀察高級數學推理能力隨時間推移和規模擴大而提高的情況；
保持難度的同時，向FrontierMath添加更多問題；
在未來幾個月內發佈更多代表性問題，供大家研究討論；
擴大專家審查、增加錯誤數量和改進同行評審流程來加強質量控制；

這也合了卡帕西的心意，他認為這樣的新基準應該更多，尤其是為那些看似「容易」的事情創建評估。

之所以引入這個基準，是因為大模型越來越多地碾壓現有的數學基準。有趣的問題是，儘管從許多方面（/evals）來看，大模型正逐步躋身頂級專家行列（如數學和編碼等），但你不會僱用他們而不是讓他們從事最瑣碎的工作。

如果你把問題描述整齊地放在盤子裡，他們就能解決複雜的封閉式問題，但他們很難連貫地把長長的、自主的、解決問題的序列串聯起來，而人卻會覺得非常容易。

這是莫拉維克悖論的變相，他在30多年前就觀察到，對人類來說容易/困難的事情，與對計算機來說容易/困難的事情，在非直覺上可能大相逕庭。

例如，人類對計算機下國際象棋印象深刻，但國際象棋對計算機來說卻很容易，因為它是一個封閉的、確定性的系統，具有離散的行動空間、完全的可觀測性等等。

反之亦然，人類可以繫好鞋帶或疊好襯衫，而且根本不需要考慮太多，但這是一項極其複雜的傳感運動任務，對硬件和軟件的技術水平都是挑戰。

這就像不久前OpenAI發佈的魔方一樣，大多數人都把注意力集中在解魔方本身（這是微不足道的），而不是用機器人的手轉動魔方的一個面這一實際難度極高的任務。

因此，我非常喜歡這個FrontierMath基準，我們應該製作更多的基準。但我也認為，如何為所有「容易「但其實很難的東西創建評估是一個有趣的挑戰。

很長的語境窗口、連貫性、自主性、常識、有效的多模態輸入/輸出…… 我們如何建立良好的「初級工作「評估？就像你對團隊中任何初級實習生的期望。