小编：去年，简单的数学问题是“谁在9月11日或9.9岁年龄较大？”迷惑了许多大型型号。今年，大型模型的科学能力提高了
去年，简单的数学问题是“谁在9月11日或9.9岁年龄较大？”迷惑了许多大型型号。今年，大型模型中的科学技能如何提高？
今天，NetEase YouDoo发布了一个视频，其中有6名Tsinghua班级学生在AI比赛中见面，参加了大学入学评论大结局。 Tsinghua大学的Yao级是由Turing Award的获奖者Yao Qizhi建立的，并结合了数学，物理和信息竞赛的金牌。
YAO班级和AI赛车学生的两个问题是2023年大学入学考试数学结局和2021年大学入学考试物理学江苏结局。 YAO班级的学生在10分钟内完成了答案。只有一个学生做错了问题。 AI Q＆A笔在输入并确认后几秒钟就开始了OnessTep，并正确回答了该问题。
关于AI的回答，Yao班级的学生认为AI的答案是我n与此相提并论，步骤更加明确，这比学生对解决问题的想法的理解比传统答案更为愉快。
在去年的大学入学评论之后，这是可比的，一家机构询问了9个大型型号，包括GPT-4O，Dubao和Wenxin 4.0来测试大学的大学文书工作，并在Henan的Mark Line上进行评判。最后，四个主要模型进入了河南的一级线，分析了进入文科学院的分析，但没有大型模型的科学得分进入了河南省的一线线。
一位负责Idao的相关人员告诉记者，AIHA从今年开始迅速发展，尤其是DeepSeek-R1对理解模式造成了巨大的爆炸。大型模型相互作用的推理和能力非常容易适应教育情况，并且可以逐渐解决个性化教学和问答的需求，指南的质量和给定的问答变得更高，并且变得更高更高。因此，我们选择向顶级大学生尝试相同的问题，并向公众展示一种简单明了的方法，以提高AI大型模型的能力。
选择问题类型时，它主要基于对贫困和意识的考虑。上述人管理的人“因为每个人在大学入学方面都有一个难度的概念，尤其是这种科学中Asisgreat的高难题大结局，这很容易引起人们的注意，并且可以从视觉上显示出效果。”
上述人士透露，他还挑战了几个小时前北京学院的最新模型（银行数据中找不到的新问题）。回答AI问题后，老师将纠正他们，分为697分（总分为750分），达到“ Tsinghua University”水平。 “毕竟，当AI在一起，他去年与大学入学评论问题工作了24年，科学几乎消失了。”
最后AR，许多大型模型公司都使用数学能力作为大型模型能力的反映。 Openai在引入OpenAi O3-Mini时说，Openai O3 Mini的高功能比Frontiemath的前任表现更好。 Frontiermath由Epoch AI和来自世界各地的60多种数学发射。它的原始数学问题仍然需要时间甚至几天才能解决数学专业人员。但是，将来会询问OpenAI的结果。
以前，Google宣布了基于增强研究的数学推理系统的字母座位，并启动了AlphageMementry 2（几何解决方案系统）的增强版本。 Google说，这两个系统共同解决了2024年国际数学奥运会（IMO）的六个问题中的四个，达到了与银梅尔利相当的水平首先是机会。
今年4月29日，阿里巴巴发布了新一代的Tongyi Qianwen模型Qwen3。据了解，在AIE25对奥林匹克数学水平的评论中，Qianwen3得分为81.5分，创造了开放资源的新记录。
Imedia Consulting发布的“ 2024年人工智能 +教育行业发展研究报告”指出，从2023年，AI的AI在线教育市场的AI率将从2023年提高到近16％，至2027年。
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