有趣的是：大约3/4个月前，我为一些学术研究运行了o3，解决了一组AIME风格的问题。他们花了这么长时间才写出结果的总结（我记得是96%），在此期间，亚历克斯解决了证明和IMO，哈哈。

有趣的是：3到4个月前，我为一些学术研究运行了o3，解决了一系列AIME风格的问题。他们花了这么长时间才写出结果总结（98%），而在此期间，Alex已经解决了proof+IMO，哈哈。

有趣的是：3到4个月前，我在一个私人测试集的AIME类问题上运行了o3进行一些学术研究。他们花了这么长时间才写出结果的总结（96%），而在此期间，Alex已经解决了IMO。

@alexwei_ 你能告诉世界每个问题有多少个代币吗？

本周总结： - 我们发布了使用代理的通用计算机 - 在atcoder启发式竞赛中被一个人类击败 - 用自然语言证明解决了6个IMO新问题中的5个 所有这些都基于同一个强化学习系统

17名美国9-12年级的青少年，约有5名美国国际数学奥林匹克金牌得主，但大约有20名孩子达到金牌水平。因此，国际数学奥林匹克金牌是百万分之一的数学天赋（对于18岁的人；但我敢打赌下一个普特南也会如此）。99.9999百分位。

我为什么对我们刚刚发布的IMO结果感到兴奋： - 我们几乎没有进行IMO特定的工作，我们只是继续训练通用模型 - 所有自然语言证明 - 没有评估工具 我们需要一个新的研究突破，而@alexwei_和团队做到了。

如果你声称预见到了这一点，你最好有多重盈亏来支持这一说法。

大型语言模型仍然被低估

我觉得这对你们中的一些人今天可能会有帮助：