数据：
7个月从2%到22%的数学题解答准确率，14位数学家分析o3-mini-high的29条推理记录，发现其主要依赖知识储备和直觉推理，存在缺乏创造力和深度理解等局限性。
线索：
大模型在数学推理方面的进步引发了关于其应用的机遇与挑战。以o3-mini-high的表现来看，虽然其在传统数学解题上表现惊人，但它的直觉依赖性和非正式推理带来潜在的信任风险。这可能影响其在严谨学术研究和实际工程问题中的应用，潜在市场有数学教育、科研辅助工具及相关AI研究领域。
正文：
一项关于大模型在数学推理能力上的研究发现，从最初只能回答2%到现在解决22%的高难度数学问题，仅用7个月的时间。此项研究专注于FrontierMath基准测试，该测试包含了300个从本科高年级到菲尔兹奖得主级别的数学题目。根据Epoch AI的邀请，14位数学家对o3-mini-high这个模型在应对这些问题时的29条原始推理记录进行了深入分析。
研究揭示，o3-mini-high并非通过死记硬背获得知识，而是显示出强大的知识储备，主要依赖直觉推理而非严格证明。虽然其有许多成功的推理，但在这29条记录中，只有13条达成了正确结论，剩下的16条则未能成功。此外，o3-mini-high虽然能掌握复杂的背景知识，但在一些情况下因为缺乏形式上的精确性导致失败，常常停留在非正式推理阶段。
研究者指出，o3-mini-high的推理方式相对粗糙，缺乏数学论证中的严谨性，有时甚至直接给出猜测答案未经过详细证明。数学家们认为，其无法出色地应用多样的数学知识，缺乏深度理解。当它需要探索新的数学路径时，表现甚至会比处理已知的计算问题更为艰难。
更为关键的是，这个模型的局限性在于缺少创造力和深入思考的能力。虽然它能熟练列举文献，但缺少对信息的深层消化与应用。
尽管o3-mini-high在一定程度上表现出超越普通数学研究生的能力，然而在解决先进数学问题，尤其是一些尚未被人类解决的问题时，仍显得力不从心。数学家们预见，如果AI能在这些领域取得突破，可能会重塑数学家这个职业的角色。
发布时间：
2025-06-09 20:15:13
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