「数学竞赛基准」共找到 1339 篇相关文章
永别了，人类冠军！AI横扫天文奥赛，GPT-5得分远超金牌选手2.7倍
国际天文与天体物理奥赛（IOAA）中，GPT - 5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手。俄亥俄州立大学团队考察五大顶尖LLM，发现它们大多达金牌水平，但在几何、时空推理等方面有困难。
Claude Sonnet 4.5发布，多领域性能超越GPT-5和Gemini 2.5 Pro
Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，是目前最强编程模型，在多领域性能超GPT - 5和Gemini 2.5 Pro。操作电脑、数学推理能力提升，产品更新功能丰富，安全性增强，价格不变，获多家公司认可。
AI取代放射科医生还早！Karpathy最新发声：软件工程师也不会失业
Andrej Karpathy发文推荐‘AI并未取代放射科医生’文章，并分享对AI与就业市场关系看法。他指出外界对AI影响就业有‘天真预测’，还阐述用AI取代放射科医生不易的原因及工作因AI变化的标准。
大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，能输出可解释分析文本，助力考古破译。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核？南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核，当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench，打破现有评测基准局限，构建模块化评测体系，多模型实测，还指出LLM短板并明确未来方向。
AI行业的底牌已经亮完了，模型能力趋同后，拼什么？
Databricks MVP Adi Polak分析AI人才需求，指出能搭建评估管道等的工程师是硬通货。前沿模型架构趋同，行业从技术竞赛转向生态战争，比拼产品和用户理解能力，还为转型工程师给出建议。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
奥特曼：ChatGPT只是意外，全能AI智能体才是真爱！Karpathy：7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩，OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力，打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域，未来AI智能体将颠覆一切，如今围绕人才的战争已白热化。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。