亞馬遜AIGC全家桶來襲，巨頭AI大亂戰都有什么殺手锏
此前，亞馬遜云科技發布多款AIGC產品，其中包括AI大模型服務Amazon Bedrock、人工智能計算實例Amazon EC2 Trn1n和Amazon EC2 Inf2、自研“泰坦”（Titan）AI大模型、軟件
斯坦福大學最近的一項研究發現，盡管 o1-preview 在數學、代碼等領域能力逆天，但只要對數學競賽的題目稍修改，模型解答的準確率竟會立刻下降 30%。
在數學競賽的領域里，普特南數學競賽的威名可謂如雷貫耳。它由 William Lowell Putnam 家族發起，自 1938 年首屆舉辦以來，歷經 66 年的歲月沉淀，已然成為全球大學生數學精英們一較高下的頂級賽場。
美國數學會的精心主辦，加上哈佛大學、多倫多大學等名校學子的踴躍參與，讓這項賽事的桂冠成為無數學子夢寐以求的殊榮，其權威性和挑戰性，那是得到了全球學界的公認。
而最近，來自斯坦福的一項研究，卻讓大家驚掉了下巴：僅僅對題目中的變量、常量等要素稍作修改，大模型「尖子生」o1-preview 模型的準確率就立刻大幅下降，降幅高達 30%！
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這就好比一位武林高手，平時在熟悉的招式里威風八面，一旦對手換個路數，就立馬亂了陣腳。這不禁讓人好奇，這些難住最強推理模型的變體題，到底藏著怎樣的玄機？
北美最難數學競賽題「變臉」，AI 有點懵OpenAI 的 o1-preview 模型自出道以來，憑借超強的推理能力，在各個領域大殺四方。
就拿編程來說，在 Codeforces 編程競賽這個「高手如云」的賽場上，它的 Elo 評分高達 1807，把 93% 的競爭對手都遠遠甩在身后，寫起代碼來又快又準，就像一位經驗老道的程序員。
在數學領域更是展現出了驚人的實力。2024 年的美國數學邀請賽（AIME）題目集上，o1-preview 的正確率高達 83%，相當于全美參賽選手 top500 的水平。
醫學診斷方面，哈佛醫學院和斯坦福大學組成的科研團隊曾對 o1-preview 進行過全方位的 「考核」，結果令人驚嘆：在生成診斷意見、診斷臨床推理和管理推理這些關鍵任務上，它甚至超越了人類醫生。面對復雜的病例，它能快速分析癥狀、病史等信息，并給出準確的診斷建議。
然而，就是這樣一個在多領域「開掛」的模型，在面對普特南數學競賽題的變體時，卻仿佛迷失了方向。
在原始題目上，o1-preview 本能達到 41.95% 的準確率，而一旦題目中的變量、常量被修改，準確率就像坐了滑梯一樣，直線下降約 30%。
這巨大的反差，背后其實有著深層次的原因。普特南競賽題本就以超高的難度、獨特的出題思路著稱，原始題目和變體題目之間，雖然看似只有細微的差別，但這些改變往往涉及到數學概念的深層次運用和邏輯結構的巧妙變換。
o1-preview 模型在訓練過程中，可能更多是對常見的數學題型、編程模式、醫學案例進行學習和優化，對于這種專門設計、極度刁鉆的變體題，缺乏足夠的「應對經驗」，難以迅速抓住問題的關鍵，從而導致準確率大幅下滑。
Putnam-AXIOM 基準，AI 數學能力的「試金石」為了更準確深入地評估 AI 大模型的數學能力，研究團隊精心打造了 Putnam-AXIOM Original 基準，收納了來自歷年普特南數學競賽（Putnam）的 236 個數學問題，從復雜的代數變換到精妙的幾何證明，從抽象的數論難題到變幻莫測的組合數學謎題，無一不是對人類智慧極限的挑戰。
但這項基準的價值遠不止于收錄原題，更厲害的是，研究者們設計了一套巧妙的程序化修改機制，可以對問題中的變量、常量等關鍵要素進行修改，從而生成無限多個全新且難度相當的問題。
比如說，把一個幾何問題中的邊長數值進行變換，或者改變函數題中的參數取值范圍，這些看似微小的調整，卻能讓整個問題的解法路徑大不相同。
而且，這些新生成的題目從未在互聯網上出現過，因此也不可能泄露到任何模型的訓練數據集中，完全杜絕了 AI 靠 「死記硬背」答案來作弊的可能，真正做到了對 AI 數學推理能力的精準探測。
在這個新設計的基準上，研究人員大范圍選擇了各種模型進行測試，包括 OpenAI 的 o1-preview、GPT-4 和 GPT-4o，Anthropic 的旗艦模型 Claude-3.5 Sonnet，Llama、Qwen 的等有影響力的開源模型，以及 Gemma、Mistral、DeepSeek、Numina 等以數學能力聞名的開源模型。
首先，將 Putnam-AXIOM 基準中的 236 道原題輸入給各個模型，記錄它們的解題時間、推理步驟以及最終答案，算出準確率。接著，把經過程序化修改后的變體題拋給這些模型，同樣嚴格記錄解題過程中各項數據。
在原始題目上，o1-preview 模型以 41.95% 的準確率暫居榜首，可一旦切換到變體題，它的準確率就「跳水」到了 11.95% 左右，足足下降了 30 個百分點。
其他模型的準確率滑坡也相當顯著，但值得注意的是，Gemma 和 Mistral 系列模型中的某些型號在變體題上的準確率不降反升。
這些數據背后，反映出的問題相當深刻。一方面，當前的 AI 模型，哪怕是最頂尖的，在面對數學問題的靈活變化時適應性較差。它們可能對大規模數據訓練出來的固定模式有一定依賴，一旦題目超出了熟悉的套路就會出現顯著滑坡。
另一方面，普特南競賽題的變體設計，精準地擊中了 AI 的「軟肋」，這也為未來 AI 模型的訓練和提升指明了另一種方向。
參考資料：
https://openreview.net/forum?id=YXnwlZe0yf¬eId=yrsGpHd0Sf
本文來自微信公眾號：新智元（ID：AI_era）原文標題：《斯坦福揭秘 o1-preview 軟肋！數學競賽題稍作修改，準確率驟降 30%》
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