真相了！大模型解数学题和人类真不一样：死记硬背、知识欠缺明显，GPT-4o表现最佳

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随着人工智能技术的快速发展，能够处理多种模态信息的多模态大模型（LMMs）逐渐成为研究的热点。通过整合不同模态的信息，LMMs 展现出一定的推理和理解能力，在诸如视觉问答、图像生成、跨模态检索等任务中表现出色。这种多模态能力使得 LMMs 在各类复杂场景中的应用潜力巨大，而为了严谨科学地检验 AI 是否具备较强的推理能力，数学问答已成为衡量模型推理能力的重要基准。 回顾 AI 的发展历程，我们发现人类的认知和思考问题的方式对 AI 的发展产生了深远的影响。诸如神经网络、注意力机制等突破均与人类的思维模式息息相关。想象一下，人类在解答一个数学问题时，首先需要熟知题目所考察的知识点，而后利用相关知识进行逐步推理从而得出答案。但模型在作答时，其推理过程是否与人类一致呢？ 聚焦于数学问题，我们发现模型可 ………………………………