GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分, 史上最难AI评测基准换它了
GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分, 史上最难AI评测基准换它了
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机器之心报道
机器之心编辑部
前沿AI模型真的能做到博士级推理吗？
前段时间，谷歌、OpenAI的模型都在数学奥林匹克（IMO）水平测试中达到了金牌水准，这样的表现让人很容易联想到LLM是不是已经具备了解决博士级科研难题的推理能力？
然而，现实可能并不如想象中那么乐观。
AAI，一个专注于超智能和高级AI系统研究的机构，近期提出的一个新基准FormulaOne，让一众大模型集体得零分，包括GPT-5、o3Pro、Gemini2.5Pro、Grok4等前沿模型。
HuggingFace：https://huggingface.co/spaces/double-ai/FormulaOne-Leaderboard
FormulaOne包含220个新颖的图结构动态规划问题，按难度分为三类，从中等难度直至科研级别。其中最高等级难度的题包括拓扑与几何、组合问题分析等。
测试题的具体示例如下：依次是浅层难度、深层难度、更深层难度。
尽管这些问题陈述起来通常很自然，但其解决方案却远非显而易见。这一大类问题的可解性由Courcelle提出的一个算法元定理所保证，该定理大致可以表述为：
「对于每个足够类似树的图，任何可用一种富有表现力的形式逻辑（一元二阶逻辑）定义的问题，都可以通过一个动态规划算法来解决，且其运行时间与图的阶数成线性关系。」
其关键在于使用一种称为树分解的结构，它将图的顶点组织成一系列重叠的集合，即「袋」，而这些「袋」本身则以树状结构排列。
然后，算法可以遍历这个由「袋」构成的树，并使用动态规划分步解决问题。这个过程涉及到设计一个「状态」，该「状态」总结了「袋」内部分解的所有必要信息，然后定义当顶点被引入、遗忘或当「袋」被合并时，该「状态」如何转换。
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cyOJ_Id606REj97nCXYqhg
问题陈述看似简单，但这背后实则掩盖了发现正确动态规划解法的非凡难度。这个过程遍布着微妙的组合与逻辑陷阱，要求（研究者）对问题的底层结构有深刻的理解。关于解决一个名为Maximal-Cluster-Graph的难题所需的十五个相互依赖的推理步骤，其详细的推演过程请参阅论文的附录。
这个工作在社交媒体上引发了很大关注，许多人表示应该让人类博士生也参与评估。
结果
在浅层难度上，顶尖模型的表现达到了50%–70%，表明它们对相关问题类型已有一定熟悉度，换句话说，这些任务完全处于它们的训练分布之内。
在深层难度上，Grok4、Gemini-Pro、o3-Pro、Opus-4等模型最多只能解出1/100的题目；GPT-5Pro表现相对更好，但也只解出了4/100。
在最深层难度上，所有模型的成功率均为0%，集体崩溃。
AAI
AAI（AA-ITechnologies，DoubleAI）是一家由以色列知名企业家、科学家AmnonShashua于2023年8月在耶路撒冷创办的人工智能初创公司。
Shashua是自动驾驶公司Mobileye、AI21Labs和OrCam等多个知名项目的创始人，在自动驾驶、人工视觉和AI领域具有极高声誉。
AAI的核心目标是推动「人工专家智能」（ArtificialExpertIntelligence，AEI）的理论与应用，提出区别于传统窄域AI和AGI的新AI发展路径。这种AEI强调将领域知识与严密的科学推理能力相结合，旨在突破「只擅长特定任务」或「泛化无精度」的传统瓶颈，使AI可以像顶级人类专家一样，运用严谨推理来解决复杂科学或工程难题。
创立一年内，据报道公司已吸引了数千万美元投资，并在AWS2024年生成式AI加速器项目中入选（获赠100万美元计算资源），加速自身AI基础设施建设。
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结语
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