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Export Podcast Subscriptions![cover of episode [论文品读]用大语言模型求解不等式证明](https://image.xyzcdn.net/FuDP4HpAp8ezgVZMmEel3mblKCmJ.jpg)
我介绍了当前人工智能在解决数学难题，特别是奥数级别不等式证明题方面的能力。过去评估AI解题能力的方法存在局限性，简单地对答案无法准确反映AI的真实理解和推理能力。这篇论文通过构建新的高难度题库和设计严格的AI考官评估框架，来更全面地评估AI的解题能力。评估结果显示，尽管AI在给出正确答案方面表现不错，但在提供严谨、无逻辑漏洞的解题过程方面存在显著不足，表明AI在很大程度上依赖于模式匹配和猜测，而非真正的逻辑推理。
我详细阐述了评估AI解题能力的具体方法，包括设计专门的超高难度不等式题库，以及构建由多个AI考官组成的评估委员会。这些考官分别负责检查答案正确性、是否存在投机取巧行为、逻辑推理是否严谨、数值计算是否精确以及是否存在计算错误等。通过这种多维度、细致的评估，可以更准确地判断AI是否真正理解并掌握了解题所需的知识和技能。评估结果表明，AI在严格审查下的表现远低于仅看答案时的表现，突显了当前AI在逻辑推理和严谨性方面的不足。
我强调了这项研究的重要意义和启发。首先，它提供了一种更可靠的AI智商评估方法，可以区分AI是真正理解问题还是仅仅在瞎蒙。其次，研究结果打破了“大力出奇迹”的迷信，表明单纯增加模型规模和算力并不能有效提高AI的逻辑推理能力。最后，研究指出未来的发展方向，即通过提供解题提示、让AI进行自我检查等方式，可以有效提高AI的解题能力。这类似于人类学习的过程，强调了工具的使用和反思的重要性。因此，评估AI的标准不应仅仅是答案，更重要的是论证过程，而AI需要跨越的真正龙门是从给出答案到清晰论证。
Deep Dive
许多人认为AI在数学方面已经超越了人类，但事实并非如此。这篇论文探讨了AI解决不等式证明的能力，并质疑AI是否真的理解数学原理，还是仅仅通过猜题获得正确答案。研究人员设计了一套严格的评估框架，来检验AI的数学推理能力。
- AI在解决数学问题时，其答案的正确率很高，但推理过程往往不严谨。
- 传统的AI数学能力评估方法存在缺陷，无法有效检验AI的推理能力。
- 论文作者设计了一种新的评估框架，通过对AI的解题过程进行严格审查，来检验AI的真实数学能力。
Shownotes Transcript