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讨论总结

该讨论围绕新的FrontierMath基准测试中AI模型解决数学问题能力低这一主题展开。参与者从多个角度发表看法，包括人类在该测试中的表现可能也不佳、不同AI模型之间的比较、模型表现差的原因探讨、测试本身的合理性与难度、对特定模型的好奇与期待等，整体氛围活跃且充满了不同观点的碰撞。

主要观点

  1. 👍 认为FrontierMath数据集由顶尖数学家整理，人类得分可能接近零。
    • 支持理由：数据集难度高，是新颖的问题集合。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 质疑带有思维链的O1模型是否比标准自回归模型更好。
    • 正方观点：思维链模型可能会陷入困境，在个人经验中，有思维链的模型表现并不比无思维链的好。
    • 反方观点：无明确反对声音，但也有观点从其他角度解释模型表现。
  3. 💡 认为LLM取得2%的成绩不错。
    • 解释：测试中的任务是大学高等数学水平，不同群体解决问题的比例不同，任务特定于数学和拓扑理论，所以这个成绩相对而言是不错的。
  4. 💡 对新出现的FrontierMath基准表示认可。
    • 解释：新的基准测试有全新的问题且初始分数低，不会很快饱和。
  5. 💡 指出qwen - math在不同测试中的表现不一致，可能存在过拟合。
    • 解释：通过对比qwen - math在特定竞赛中的成绩和其他测试情况得出。

金句与有趣评论

  1. “😂 This dataset is more like a collection of novel problems curated by top mathematicians so I am guessing humans would score close to zero.”
    • 亮点：从数据集的性质推测人类得分，角度新颖。
  2. “🤔 2% is impressive.”
    • 亮点：在众多对模型表现不佳的评论中，该观点与众不同，给出了积极评价。
  3. “👀 My brain melted”
    • 亮点：幽默地表达出看到FrontierMath问题后的直观感受。
  4. “😂 They are not stochastic parrots, all right. ;)”
    • 亮点：针对将AI模型视为随机鹦鹉的观点进行简洁反驳。
  5. “🤔 I love to see benchmarks with all new problems and very low initial scores so the benchmark isn’t saturated so quickly.”
    • 亮点：表达对新基准测试的独特看法，关注到饱和速度问题。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对AI模型在数学问题解决能力上表现不佳的失望，也有对新基准测试出现的期待与认可。主要分歧点在于对模型表现差的原因解读，以及对一些特定模型（如qwen - math）能力的判断。可能的原因是大家从不同的背景和角度出发看待这一现象，有的从技术角度（如模型结构、训练方式），有的从实际体验角度，还有的从市场和宣传角度。

趋势与预测

  • 新兴话题：对尚未在FrontierMath测试中的模型（如WizardLM2 - 8x22b）的测试期待，以及对AI模型在其他未涉及任务中的表现推测。
  • 潜在影响：可能促使研究人员进一步探索AI模型在数学问题解决方面的改进方向，或者推动新的基准测试的研发思路调整；也可能影响大众对AI能力边界的认知。

详细内容：

《Reddit热议：新数学基准测试中AI模型表现不佳》

近日，Reddit上一则关于新的数学基准测试“FrontierMath”的讨论引发了广泛关注。该测试中所有问题都是全新且未公开的，而顶级的语言模型（LLM）得分仅为 2%。此帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论的主要方向包括对测试难度的看法、不同模型表现的比较、对LLM解决数学问题能力的质疑以及对未来发展的展望等。

讨论焦点与观点分析： 有人认为这个数据集是由顶尖数学家精心挑选的难题，猜测人类得分可能接近零。也有人指出模型得分 2%属于超人类表现。还有人觉得与家猫相比，模型显得很笨。

关于模型不能执行代码的问题，有观点认为某些模型实际上能够在特定环境中执行代码。而对于测试中表现较好的Gemini模型，有人认为可能是因为Deepmind将IMO破解模型集成其中。

有用户表示，这些问题非常专业，可能需要特定领域的博士才能解决。还有人认为虽然有模型取得了一定成绩，但仍存在很多局限性。

有观点认为，LLM在处理这些复杂数学问题时表现不佳，说明了其在推理方面的不足。但也有人觉得随着发展，LLM在数学方面可能会取得更大进步。

共识在于大家都认识到当前AI模型在解决这类前沿数学问题上存在很大的提升空间。

特别有见地的观点如，有人指出这一测试应是对超级人类AI的考验，也有人提出应更关注机器学习获取和应用极其小众知识的能力。

总之，这次讨论让我们更清楚地看到了当前AI技术在数学领域的现状和挑战，也为未来的研究和发展指明了方向。