AI数学神话破灭！FrontierMath让LLM集体几乎“交白卷”：正确率不超过2%

主要观点总结

本文介绍了在人工智能大语言模型（LLM）在数学推理方面的新挑战。LLM在各种数学基准测试上表现出高正确率，但在Epoch AI与60多位顶尖数学家合作创建的全新数学推理测试FrontierMath中表现惨淡。FrontierMath涵盖现代数学多个分支，问题全新且未发表，自动可验证。评估了多个领先模型，结果成功率低于2%。大佬们对FrontierMath的难度表示认同，认为它有助于衡量人工智能在复杂推理方面的能力。同时，文章也讨论了莫拉维克悖论在人工智能评估中的应用，并强调了数学在评估复杂推理中的独特作用。

关键观点总结

关键观点1: LLM在数学基准测试上表现优异，但在FrontierMath中表现不佳。

LLM在多种数学基准测试上达到90%以上的正确率，但在FrontierMath中的正确率低于2%。

关键观点2: FrontierMath的特点和难度

FrontierMath是Epoch AI与顶尖数学家合作创建的，包含数百道原创、极具挑战性的数学问题。涵盖现代数学多个分支，问题全新且未发表，解决方案可自动验证。问题设计防猜测，需要高级数学推理能力。

关键观点3: 大佬们对FrontierMath的看法

菲尔兹奖得主等大佬认为FrontierMath的题目非常具有挑战性，需要深厚的专业知识和强大的推理能力。这也验证了FrontierMath的难度。

关键观点4: 莫拉维克悖论在人工智能评估中的应用

文章讨论了莫拉维克悖论在人工智能评估中的意义，指出人类和计算机在智慧能力上的不同。人工智能在某些方面表现出色，但在其他方面仍有局限。

关键观点5: 数学在评估复杂推理中的独特作用

数学提供了一个独特的理想环境来评估复杂推理。通过衡量人工智能在创造性问题解决和精确推理方面的能力，可以深入了解其在系统性、创新性思维方面的进展。

文章预览

 Datawhale分享  关于：大模型+数学，来源：AI寒武纪 大语言模型（LLM）最近在各种数学 benchmark 上疯狂刷分，动辄 90% 以上的正确率，搞得好像要统治数学界一样。 然而，Epoch AI 看不下去了，联手 60 多位顶尖数学家，憋了个大招——FrontierMath，一个专治 LLM 各种不服的全新数学推理测试！ 结果惨不忍睹，LLM 集体“翻车”，正确率竟然不到 2%！ 🤡 看看 Epoch AI 是怎么做的 FrontierMath 是一个用于评估人工智能高级数学推理能力的基准测试。 它是 Epoch AI 与 60 多位顶尖数学家合作，所创建的数百道原创的、极具挑战性的数学问题。 FrontierMath 涵盖了现代数学的大多数主要分支——从数论中计算密集型问题到代数几何和范畴论中的抽象问题，目标是捕捉当代数学的概貌。 即使是经验丰富的数学专家，也得绞尽脑汁，花费数小时甚至数天才能解出来。 Frontier ………………………………