AI模型的大考：博士级推理还是”智能考试作弊”？
最近AI圈的新闻简直比好莱坞大片还精彩！谷歌和OpenAI的大模型们在数学奥林匹克(IMO)测试中表现惊艳，俨然一副”数学天才”的形象。这下可好，社交媒体上到处都在传：”AI能拿数学金牌了，是不是马上就能帮我们写博士论文了？”
大模型的”光环时刻”
让我们先来看看这些AI的辉煌战绩：
然而…现实给了当头一棒
就在大家沉浸在对AI无限能力的幻想中时，AAI机构推出了一个叫FormulaOne的新基准测试——结果精彩了！
这不是普通的零分接力赛，而是全员”光头强”！事实证明，AI可能在考试上有两下子，但面对真正的博士级科研难题时，它们表现得就像个小学生遇到微积分一样手足无措。
一个耐人寻味的比喻
想象一下：AI就像是一个特别会考试的学生，它能靠记忆力和模式识别在各种标准测试中取得好成绩。但当它需要真正创造性地解决一个从未见过的问题时——尤其是那些需要深厚领域知识和复杂逻辑推理的难题——它就会露出”马脚”。
难怪网友们调侃：”这下AI终于和我们普通人类有了共同点——面对真正复杂的科研问题，大家都是一脸懵逼。”
反思时刻
这件事告诉我们：不要被AI在特定测试中的表现迷惑。真正的智能远比我们想象的复杂，而目前的大模型更像是”超级记忆体+模式识别器”，距离真正的博士级推理能力还有很长一段路要走。
也许未来某天AI真的能做博士级研究，但目前看来，它们还需要先在FormulaOne这个”终极考场”上避免挂科再说！
当人工智能遇上了疯狂“赛车”：FormulaOne 图结构大冒险
你以为这是关于 F1 赛车的新闻？那就大错特错了！FormulaOne 其实是人工智能界的一场“速度与激情” —— 只不过这里的车手们都是算法，跑的赛道全是动态规划的坑坑洼洼！
220 道“弯道超车”难题
参赛规则？不存在！
这里没有“禁止超车”的旗语，唯一的要求就是 —— 你的算法得够快！如果你的代码跑得比 Python 还慢……建议换成 C++，或者直接报名驾校重考科目一。
FormulaOne 欢迎各路英雄豪杰挑战，不管是刚学会 `print(“Hello World”)` 的小白，还是能用 TensorFlow 写诗的 AI 大神，这里总有赛道适合你！
大家总说考试有三重境界，今天就带你们见识见识——
1. 浅层难度
“请列举太阳系的行星名称。”
2. 深层难度
“简述木星的大气层组成及其对太阳系引力平衡的影响。”
3. 更深层难度
“如果太阳系是个人类家庭，请用社会学+天体力学分析土星的‘中年危机’及其对火星的‘职场霸凌’影响。”
浅层考常识，深层考知识，更深层……或许考的是你和出题老师的灵性共鸣？（或者单纯是因为TA那天心情不好）
当数学家开始玩”袋袋相传”的游戏
游戏规则说明书
为什么这个游戏这么火？
当动态规划遇上社交媒体：一场学术与幽默的碰撞
你以为这是一个普通的优化问题吗？不不不，它背后藏着一座层层嵌套的“逻辑迷宫”。稍有不慎，你就会在“动态规划的迷宫里”迷失方向，被各种组合爆炸和潜在推理陷阱打得头晕眼花——就像是试图理解亲戚家的小孩为什么突然变成了你的表叔一样复杂！
想要搞定这个难题？那你得准备好爬过15个相互关联的推理台阶，每一步都可能让你摔个跟头（详情请见论文附录——如果读完后你还没开始怀疑人生的话）。
这篇论文一出，网友们纷纷表示：“这难度，建议让人类博士生也来试试！”——毕竟，看看谁能在15步推理后还能保持清醒的头脑，说不定还能顺便发现新的表情包灵感呢！
所以，下次再遇到“看似简单”的动态规划问题时，不妨先深呼吸，然后在代码里多写几个 `print` 调试——毕竟，比起迷路，至少你知道问题出在哪一步了！
结果
AI模型的解题能力：从上到下，全军覆没！
浅层难度：闭着眼睛都能答？
那些咱们心目中的“超级AI大脑”，在浅层难度的题目上表现还算可以——50%~70%的正确率，大概相当于一个初中生在期末考试时的状态：“这题我见过！嗯……大概选C？”
显然，这些AI的训练数据里塞满了类似的问题，以至于它们能轻轻松松地应付，就像你刷了几百道数学题后，看到同类型的题目时的感觉：“哦，这个啊，简单！”
深层难度：AI开始怀疑自己
一旦难度升级，到了深层部分，那些号称“最强”的模型（Grok 4、Gemini-Pro、o3-Pro、Opus-4）瞬间变成了学渣——100道题里只对1道！
最深层难度：集体摆烂
到了最难的题目，AI们的正确率直接归零！ 是的，你没看错，0%！
本来以为这帮家伙至少能懵对一两道，结果它们非常统一地选择了“此题超纲，不予回答”的模式。这让AI研究者们集体扶额：“怎么回事？训练经费都白花了？”
总结
看来，AI离真正的“超级智慧”还有很远的路要走，至少在脑筋急转弯这方面，它们还有很大的进步空间！
AAI
当耶路撒冷遇上AI：一位以色列科技大佬的”中年创业”
想象一下：2023年的某个夏天，以色列的阳光依旧毒辣。知名企业家兼科学家Amnon Shashua正坐在耶路撒冷的某个咖啡馆，突然一拍大腿——“是时候再创个业了！”
于是，AAI（又名AA-I Technologies或Double AI）横空出世，正式加入人工智能界的”神仙打架”。这家初创公司顶着双份AI的头衔，仿佛在说：”一个AI不够？我给你俩！”
至于创始人Amnon Shashua——这位科技界的”老司机”，显然选择了”退休是什么？我选择继续卷”的生活方式。耶路撒冷的历史厚重感配上最前沿的AI浪潮，只能说：“这很以色列！”
当科技界的”跨界狂魔”遇上自动驾驶
令人发指的创业履历
专业领域成就
这位教授在自动驾驶领域的研究成果，足够让驾校教练集体转行送外卖；他在人工视觉方面的工作，堪称”给机器装上了钛合金狗眼”；至于AI领域的贡献——这么说吧，连Siri都想偷偷给他发感谢信。
当AI决定成为”学霸”：人工专家智能的崛起
有时候，AI就像是个偏科的天才——下围棋能吊打人类，但让它换个领域，可能连烧开水的步骤都想不通。于是，一些“叛逆”的科学家一拍脑袋：为什么不培养一个既博学又靠谱的AI学霸呢？于是，”人工专家智能”（Artificial Expert Intelligence，AEI）应运而生。
看来，AI界的“学霸养成计划”正在提速。如果一切顺利，未来的AI可能会比你的大学教授还靠谱——毕竟，它不会在课堂上突然被问懵，然后甩出一句：“这个问题留作课后思考题。”
（本文灵感来源于微信公众号“机器之心”）
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