OpenAI被曝IMO金牌「造假」，陶哲軒怒揭內(nèi)幕！
OpenAI奪下IMO金牌，最新大瓜又來了。
昨日，因內(nèi)部審核流程，谷歌DeepMind研究員在評論區(qū)，暗諷OpenAI搶先發(fā)布測試結(jié)果。
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原來，事情并非那么簡單。
一位IMO內(nèi)部人士透露，實際上OpenAI并沒有和組委會合作，拿下AI金牌不一定真實有效。
最關(guān)鍵的是，他們違背了IMO規(guī)定的「公布時間」規(guī)則。
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為了避免AI公司們搶奪人類學(xué)生的風(fēng)頭，IMO評審團要求：在閉幕式結(jié)束一周后再公布結(jié)果。
然而，OpenAI卻在閉幕Party還未結(jié)束前，就發(fā)布了結(jié)果。
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對此，谷歌DeepMind負責(zé)人Thang Luong表態(tài)，「是的，IMO組委會有一份不對外公開的官方評分標(biāo)準(zhǔn)」。
若未依據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)進行評估，任何獎牌聲明均無效。
扣除1分后應(yīng)為銀牌，而非金牌。
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這么說來，OpenAI聲稱拿下IMO金牌，只是自嗨？！
OpenAI真面目被戳穿搶奪學(xué)生風(fēng)頭
就在昨天，菲爾茲獎得主陶哲軒在一口氣連發(fā)三條評論，暗指的就是OpenAI。
他表示，「自己不會評論任何未預(yù)先公開測試方法的AI競賽成績報告。在缺乏受控測試環(huán)境的情況下，AI的數(shù)學(xué)能力難以準(zhǔn)確評估」。
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另外，IMO組委會一位成員Joseph Myers透露，OpenAI并非是IMO合作測試模型的AI公司之一。
而且，陽光海岸的91位協(xié)調(diào)員（Coordinator）也無人參與結(jié)果評估。
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P6題協(xié)調(diào)員表示，「IMO評審團和協(xié)調(diào)員一致認為，OpenAI此舉顯得失禮且不妥當(dāng)」。
根據(jù)IMO規(guī)定，借助AI模型參賽的公司，需要在7月28日之后公布結(jié)果。
一家專注于數(shù)學(xué)AI初創(chuàng)公司Harmonic官方發(fā)文，從側(cè)面印證了這一規(guī)定存在的準(zhǔn)確性。
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最新回應(yīng)引熱議
OpenAI研究科學(xué)家，德?lián)渲窷oam Brown下場回應(yīng)，給出了兩點證明：
首先，團隊是在閉幕式「之后」公開結(jié)果。閉幕式有直播記錄，這一點很容易核實。
其次，他確認了OpenAI并未與IMO進行協(xié)調(diào)，只是在發(fā)帖前與一位組織者告知了此事。出于對參賽學(xué)生的尊重，要求OpenAI等到閉幕式結(jié)束后再發(fā)布——「我們也照做了」。
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對此，有人還精細計算了閉幕式和公開結(jié)果的時間差。
IMO閉幕式的時間在7月19日（當(dāng)?shù)貢r間）下午4點舉行閉幕式，直播時間1小時43分鐘，結(jié)束時間不晚于5點43分。
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再來看負責(zé)人Alexander Wei的發(fā)文時間，7月19日下午3:50（東八區(qū)），也就是當(dāng)?shù)貢r間的5點50分。
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從時間來看，確實是OpenAI在IMO閉幕式結(jié)束7分鐘后，才發(fā)布了公告。
即便如此，網(wǎng)友們?nèi)耘f看不慣OpenAI炒作風(fēng)暴，而且根本沒有給獲獎學(xué)生留有余地。
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而且，可以確定的是，OpenAI公布的結(jié)果，并沒有得到IMO官方認證。
未來幾天，谷歌DeepMind會正式發(fā)布AI奪下IMO 2025細節(jié)。
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馬庫斯憤怒抨擊，太符合品牌調(diào)性了。
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UCLA數(shù)學(xué)教授LLM短期內(nèi)不會取代人類
針對LLM拿下IMO金牌事件，來自UCLA應(yīng)用數(shù)學(xué)教授Ernest Ryu發(fā)表了自己的看法。
1. OpenAI IMO P1-P5的解答目測是正確的。
2. 第6題是一個明顯新穎且難度更高的問題。可以說第1-5題仍在「標(biāo)準(zhǔn)」IMO解題技巧范圍內(nèi)，但第6題需要創(chuàng)造性思維。
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他表示，根據(jù)自己使用LLM進行數(shù)學(xué)研究的經(jīng)驗，Gemini的表現(xiàn)優(yōu)于ChatGPT。
但OpenAI搶先在周六宣布了結(jié)果，而谷歌DeepMind「慢科研」學(xué)術(shù)作風(fēng)，讓他們輸?shù)袅诉@場公關(guān)戰(zhàn)。
不過，Ernest Ryu認為，在短期內(nèi)，大模型不會取代數(shù)學(xué)家。
因為數(shù)學(xué)研究是，解決那些目前「沒有人」知道如何解決的問題（訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布之外），即類似IMO P6題。這需要極大的創(chuàng)造力，OpenAI的模型在IMO解題中恰恰缺乏這種能力。
然而，對于那些人類已有能力解決的問題（訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布之內(nèi)），LLM只會變得愈加強大。
在數(shù)學(xué)研究中，人們會將現(xiàn)有技術(shù)與新創(chuàng)意相結(jié)合，LLM將顯著加速前一部分工作的實現(xiàn)。
Ernest Ryu還預(yù)測，在接下來十年里，越來越多的數(shù)學(xué)家將借助LLM來搜索證明框架中的已知部分，從而提升研究效率。
老一輩數(shù)學(xué)家或許會對此唏噓不已，但年輕一代只會繼續(xù)產(chǎn)出優(yōu)秀成果。
參考資料：
https://x.com/ns123abc/status/1947016206768046452
