36kr-科技 2024年07月05日
4人团队斩获首届AI奥数竞赛百万大奖,AI破解29题陶哲轩惊呆,CMU华人博士荣登第二
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首届AI奥数竞赛结果公布,Numina模型在50道题中答对了29道,取得第一名。比赛由Kaggle举办,奖金池高达1000万美元,旨在提升AI模型的数学推理能力。比赛题目涵盖简单算术、代数、集合推理等,难度略高于AMC 12,需要使用高中水平的数学知识。Numina模型并非从头搭建,而是微调了开源的LLM,并将在未来公开一系列信息,包括模型、数据集以及构建方法。

🤔 **AI奥数竞赛结果出炉:** 首届AI奥数竞赛结果公布,Numina模型在50道题中答对了29道,取得第一名,超过了基准模型Gemma 7B的3/50正确率。比赛由Kaggle举办,奖金池高达1000万美元,旨在提升AI模型的数学推理能力。

🏆 **比赛题目和难度:** 比赛题目涵盖了简单算术、代数、集合推理等多方面的题目,难度略高于AMC 12(美国数学竞赛),略低于AIME(美国数学邀请赛),需要使用高中水平的数学知识。

🤖 **Numina模型的优势:** Numina模型并非从头搭建,而是微调了开源的LLM,并将在未来公开一系列信息,包括模型、数据集以及构建方法。

🏅 **获奖团队成员:** 获奖团队成员包括Jia Li、Lewis Tunstall、Edward Beeching和Hélène Evain,他们来自不同的机构,在人工智能领域都有丰富的经验和研究成果。

💰 **奖金分配:** 比赛将根据排名,分别给出不同的奖励,总奖金池高达1000万美元,其中第一名获得131,072美元,第二名获得65,536美元,第三名获得32,768美元,第四名获得16,384美元,第五名获得8,192美元。

🥇 **综合进步奖:** 综合进步奖将授予在公开及私有测试集上至少获得47/50分的最高排名团队,奖金将分配给前五名团队剩余的奖金。

🌟 **顾问委员会:** 这次AI奥数竞赛的顾问委员会包括两位菲尔兹奖得主陶哲轩和Timothy Gowers,以及其他知名数学家和人工智能专家。

🤔 **未来展望:** 这次AI奥数竞赛的成功举办,标志着人工智能在数学推理领域取得了重大突破,未来将继续推动人工智能在数学领域的应用和发展。

🎉 **结论:** AI奥数竞赛的最终结果证明了人工智能在数学推理方面的巨大潜力,也为未来人工智能的发展方向提供了新的思路和方向。

🧠 **思考:** AI是否能完全取代人类数学家?

【导读】历经3个月,首届AI奥数竞赛终于公布最终结果了!Gemma 7B只能达到3/50正确率的题目中,第一名的Numina模型居然刷出了29/50的成绩。

AI奥林匹克数学大奖的最终结果,终于公布了! 

今天,数学大神陶哲轩的一篇帖子引起了大家的关注。 

他表示,Kaggle上的第一届AI数学奥林匹克竞赛中,第一名模型居然在全部50道题中答对了29道,有点出乎意料。 

陶哲轩所说的,是Kaggle社区中一个从4月开始的挑战赛,奖金池有1000万美元,旨在推动提高AI模型的数学推理能力。  

比赛地址:https://www.kaggle.com/competitions/ai-mathematical-olympiad-prize/overview 

总的来看,这次比赛共有5个团队胜出,第一名是Numina,第二名是CMU_MATH,第三名是after exams,第四名是codeinter,第五名是Conor #2。 

这些团队成员至多有5人,最少有1人。 

值得一提的是,仅凭借1人拿下比赛第二名的华人学者,竟是来自CMU博士。 

虽然有GSM8K等流行的基准测试,但不可避免的数据泄露问题会影响评估的准确性。 

AI参赛破纪录,50题做对29道

而这次挑战赛采取了Kaggle一贯的私有测试集模式。主办方共准备了110道题,包括训练集10道、公共测试集50道以及私有测试集50道。 

这些题目涵盖了简单算术、代数、集合推理等多方面的题目,难度略高于AMC 12(美国数学竞赛),略低于AIME(美国数学邀请赛),需要使用高中水平的数学知识。 

你可能觉得美国高中的数学题应该不难,但竞赛官网上有这样一句话,「AIME旨在挑战聪明的学生,以选择代表美国参加IMO(国际数学奥赛)的学生。」 

比如训练集中的这样一道题: 

在三位数111至999中,每个数字都被染成蓝色或黄色,使得任意两个(不一定不同)黄色数字的和等于一个蓝色数字。最多可能有多少个黄色数字? 

答案是250(取模1000后的结果),不知道你觉得难度如何。 

主办方出完题之后,也把题目拿给Gemma 7B做了基准测试,正确率只有3/50。 

而排名第一的Numina,居然能达到29/50的正确率,已经逼近AMC 12晋级AIME所需要的正确率。 

成绩公布后,Numina项目的众多参与者也高兴得纷纷发推庆祝。 

但遗憾的是,他们口中的Numina Math 7B模型尚未发布。从推文信息来看,模型并非从头搭建,而是微调了开源的LLM从而提升数学推理能力,并将在未来公开一系列信息——包括模型、数据集以及构建方法! 

获奖团队成员介绍

从总排行榜中,我们可以看到,拿到排行榜第一名的团队一共有4人,分别来自不同的机构。  

Jia Li

Jia Li目前是一家初创公司Numina的联合创始人,这次参与比赛的模型便是基于此微调而来的。 

Lewis Tunstall

Lewis Tunstall是Hugging Face的一名机器学习研究员,目前专注于研究人类反馈进行强化学习(RLHF)的工具和方法。 

Edward Beeching

Edward Beeching本人也来自Hugging Face,研究重点是RLHF、嵌入式学习和LLM工具的使用。在此之前,他曾是INSA Lyon/INRIA的博士生。作为INRIA CHROMA团队的一员,还曾研究了基于结构化记忆的深度强化学习方法,用于规划和导航。 

Edward曾获得物理学学士学位,并在地球物理学领域的图像处理和信号处理方面,拥有6年的行业经验。之后又获得了机器学习和数据挖掘硕士学位。 

斩获一等奖的最后一位成员是Hélène Evain。 

值得一提的是,第二名获得者是CMU博士Zhiqing Sun(孙之清)。在这场比赛中,他训出的AI答对了22道题目。 

孙之清目前是CMU LTI即将毕业的博士生,导师是Yiming Yang教授。他曾在北大学获得了计算机科学学士学位。 

他的个人研究曾获得了谷歌自然语言处理博士奖学金(2023年),以及OpenAI Superalignment Fast Grants(2024年)的奖励。 

孙之清本人对机器学习和人工智能领的研究感兴趣,并且最近的研究主要集中在基础模型的可扩展对齐上。 

百万大奖

关于这次参赛整体情况,共有1401个参与者,参与的团队有1161个,最终提交模型结果有1831份。 

这次大赛将最终根据排名,分别给出不同的奖励: 

进步奖(Progress Prize):$1,048,576 

排名前列的团队将获得以下奖金: 

第一名:$131,072

第二名:$65,536

第三名:$32,768

第四名:$16,384

第五名:$8,192 

如果前五名中的任一团队在公开和私有测试集上的得分都未能超过Gemma 7B的3/50基准,奖金将减少到原来的四分之一,具体数额如下: 

第一名:$32,768

第二名:$16,384

第三名:$8,192

第四名:$4,096

第五名:$2,048 

综合进步奖(Overall Progress Prize):将授予在公开及私有测试集上至少获得47/50分的最高排名团队。在为排名前五的团队颁发奖金后,总奖金的剩余部分将颁发给综合进步奖获得者。 

如果本次比赛产生了获胜者,其奖金不低于$794,624。如果没有团队获得该奖,剩余的奖金将转入下一届比赛,采用相同的奖金分配方式。 

另外,这次AI|MO大赛的顾问委员会包括两位菲尔兹奖得主陶哲轩(Terence Tao)和Timothy Gowers,还有Dan Roberts、Geoff Smith和Po-Shen Loh。 

参考资料: 

https://mathstodon.xyz/@tao https://x.com/JiaLi52524397/status/1808886880164880631 

本文来自微信公众号“新智元”(ID:AI_era),编辑:桃子 乔杨,36氪经授权发布。

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