大模型做数学题到底如何，不妨让它参与一下这种级别的角逐。
「AI 数学奥林匹克角逐（AIMO 进步奖）的初步结果已公布。根据排行榜的数据，目前看来，获胜的程序在私人尝试中正确回答了 29/50 道题，这一结果比预期的要高。」刚刚，陶哲轩在个人博客中公布了这一消息。
AIMO 最初由一家搞机器学习量化交易的非银行金融机构 XTX Markets 发起，主要是让参与者使用 AI 模型办理国内数学困难，而本次进步奖的目标是创建能够办理用 LaTeX 格式编写的复杂数学问题的算法和模型。这将有助于推动人工智能模型的数学推理能力，并推动前沿知识的发展。
值得一提的是，此次进步奖是首次颁发，获奖队伍将角逐 104.8 万美元的奖金。
参赛标题问题囊括中级高中数学角逐的标题问题，但难度没有达到国内数学奥林匹克（IMO）的水平。
获奖资格要求团队公开发布其代码、方法、数据和模型参数。
根据排名，我们可以看出，获得第一名的是 Numina 的团队，CMU_MATH 位列第二，after exams 暂居第三，codeinter、Conor #2 团队分别拿到第四、第五的结果。
根据规则，参赛小组最多 5 人，排名前五的就有两位是单人作战。
大家使用的模型也是各不相同，囊括 Mixtral・8x7b、Gemma、Llama 3 等。
一直以来，IMO 国内奥林匹克数学角逐都是由专门研究数学的爱好者们直接参与，但随着大模型能力的不断提升，其在数学中的施展阐发受到越来越多的关注。
大家尝试的重点也逐渐从类似的高考题转战到奥林匹克竞技场上，此前，来自 Google DeepMind 的 AlphaGeometry 登上 Nature，该研究办理了 30 个奥林匹克级别问题中的 25 个，接近国内数学奥林匹克角逐金牌选手的平均施展阐发。
在大模型爆发的当下，已经不止一家开始挑战奥赛困难，让他们之间一较高下结果会怎样呢？
去年 11 月，专门为 AI 设立的数学角逐来了，奖金为 1000 万美元，旨在激励开放式的人工智能模型开发，使其能够在国内数学奥林匹克（IMO）中施展阐发得与顶尖人类参赛者一样出色。此次进步奖是作为 AIMO 大奖的一部分进行评选。
AIMO 顾问委员都是数学界的大牛，囊括菲尔兹奖得主 Timothy Gowers 和陶哲轩（Terence Tao），与他们一同任职的还有 Po-Shen Loh、Dan Roberts 和 Geoff Smith。
参考链接：
https://aimoprize.com/participate