3月26號，ETH等團隊的一項研究一經(jīng)發(fā)布，就引起了圈內(nèi)熱議。

這項研究徹底撕開遮羞布，直接擊碎了「LLM會做數(shù)學(xué)題」這個神話！

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論文地址：https://files.sri.inf.ethz.ch/matharena/usamo_report.pdf

鑒于此前它們在AIME上的出色表現(xiàn)，MathArena團隊使用最近的2025年美國數(shù)學(xué)奧林匹克競賽進行了詳細評估，結(jié)果令人大吃一驚——

所有大模型的得分，都低于5%！

DeepSeek-R1表現(xiàn)最好，得分為4.76%；而表現(xiàn)最差的OpenAI o3-mini（high）比上一代o1-pro（high）還差，得分為2.08%。

各頂尖模型在2025 USAMO中的得分

就在今天，這項研究再次被關(guān)注到，直接成為了Reddit的熱議話題。

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具體來說，在這項研究中，模型需要在2025年USAMO的六道基于證明的數(shù)學(xué)題上進行了測試。每道題滿分7分，總分最高為42分。然后會由人類專家來給它們打分。

這些模型取得的最高平均分，也就5%，簡直慘不忍睹。

更好笑的是，這些模型對自己的解題進行評分時，還會一致高估自己的得分（此處點名O3-mini和Claude 3.7）。跟人類研究者相比，評分被夸大了能有20倍不止。

所以，此前模型之所以能騙過人類，營造出自己很擅長做數(shù)學(xué)的假象，純純是因為它們已經(jīng)在所有可以想象到的數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)上進行了訓(xùn)練——國際奧數(shù)題、美國奧數(shù)檔案、教科書、論文，它們?nèi)家娺^！

而這次，它們一下子就暴露出了三大致命缺陷。

邏輯錯誤：模型在推理過程中做出了不合理的跳躍，或?qū)㈥P(guān)鍵步驟標(biāo)記為「微不足道」。

缺乏創(chuàng)造力：大多數(shù)模型反復(fù)堅持相同的有缺陷策略，未能探索替代方案。

評分失敗：LLMs 的自動評分顯著提高了分數(shù)，表明他們甚至無法可靠地評估自己的工作。

這，就是人類投入數(shù)十億美元后造出的成果。

DeepSeek，唯一亮眼的選手

好在，這項研究中，多少還是有一些令人鼓舞的跡象。

比如「全村的希望」DeepSeek，在其中一次嘗試中，幾乎完全解決了問題4。

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問題4大意為：

設(shè)H為銳角三角形ABC的垂心，F(xiàn)為從C向AB所作高的垂足，P為H關(guān)于BC的對稱點。假設(shè)三角形AFP的外接圓與直線BC相交于兩個不同的點X和Y。證明：C是XY的中點。

LLM數(shù)學(xué)能力，到底強不強？

LLM的數(shù)學(xué)能力，早已引起了研究人員的懷疑。

在AIME 2025 I中，OpenAI的o系列模型表現(xiàn)讓人嘆服。

對此，來自蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員Mislav Balunovi?，在X上公開表示：「在數(shù)學(xué)問題上，LLM到底具有泛化能力，還是學(xué)會了背題，終于有了答案。」

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然而，馬上有人發(fā)現(xiàn)，測試的題目網(wǎng)上就有「原題」，質(zhì)疑LLM根本沒學(xué)懂?dāng)?shù)學(xué)，只是記下了答案。

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在AIME 2025 II中，o3-mini(high)準確率更是高達93%！

而來自普林斯頓的華人團隊，研究顯示LLM可能只是學(xué)會了背題 ——

將MATH數(shù)據(jù)集中的問題，做一些改動，多個模型的性能顯著下降！

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美國數(shù)學(xué)奧林匹克競賽的選拔賽AIME 2025 I和AIME 2025 II是，成績優(yōu)異者才能參加2025年的USAMO

那問題來了，LLM的數(shù)學(xué)泛化能力到底強不強？

LLM真學(xué)會了數(shù)學(xué)證明嗎？

這次，來自ETH Zurich等研究團隊，終于證明：實際上，LLM幾乎從未沒有學(xué)會數(shù)學(xué)證明！

研究團隊邀請了具有奧數(shù)評審經(jīng)驗的專家，評估了頂尖模型（如o3-mini、Claude 3.7和Deepseek-R1）的證明過程。

在評估報告中，研究人員重點指出了幾個常見問題。

比如，AI會使用未經(jīng)證明的假設(shè)，

再比如，模型總是執(zhí)著于輸出格式漂亮的最終答案，即便并未要求它們這樣做。

美國奧賽，LLM表現(xiàn)堪憂

這是首次針對2025年美國數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（USAMO）的難題，系統(tǒng)評估LLM的自然語言證明能力。

USAMO作為美國高中數(shù)學(xué)競賽的最高殿堂，要求證明與國際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）同等級別的嚴密與詳細闡述。

美國數(shù)學(xué)奧林匹克（USAMO）是美國國家級邀請賽，是國際數(shù)學(xué)奧林匹克隊伍選拔中的關(guān)鍵一步。

美國國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽隊員選拔流程

USAMO和USAJMO是為期兩天、共包含六個問題、9小時的論文/證明考試。

USAMO完美契合評估LLM的目標(biāo)：題目難度高、要求完整證明過程才能得分，且未經(jīng)公開數(shù)據(jù)污染。

參賽者雖通過AIME等賽事晉級，但USAMO問題對解題的嚴謹性與解釋深度要求顯著更高。

整體而言，當(dāng)前LLMs在USAMO問題中表現(xiàn)堪憂，最優(yōu)模型的平均得分不足5%。

在生成嚴格數(shù)學(xué)證明方面，現(xiàn)有LLM還有重大局限！

本報告中，首先在§2闡述方法論，§3詳述結(jié)果并分析核心弱點，§4則討論多項定性觀察結(jié)論。

LLM評估方法

在評估過程中，為每個模型提供題目，并明確要求其生成格式規(guī)范的LaTeX詳細證明。

完整的提示詞說明，原文如下：

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提示詞大意為：

請對以下問題給出詳盡的答案。你的答案將由人工評委根據(jù)準確性、正確性以及你證明結(jié)果的能力來評分。你應(yīng)包含證明的所有步驟。不要跳過重要步驟，因為這會降低你的分數(shù)。僅僅陳述結(jié)果是不夠的。請使用LaTeX來格式化你的答案

{問題}

為降低方差，每個模型對每道題獨立求解4次。

所有解答（不含推理過程）經(jīng)匿名化處理后統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為PDF格式供評分使用。

改卷專家與流程

評分團隊由四位專家組成，每位專家都擁有豐富的數(shù)學(xué)解題經(jīng)驗，他們曾是國家國際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）代表隊成員，或者參加過各自國家的最終階段國家隊選拔。

在評分之前，評委們收到了詳細說明評估目標(biāo)和方法的指導(dǎo)意見。

2025年美國數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（USAMO）共有六道題目。

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每一道都由2名評估人員獨立進行評估，每位評委負責(zé)批改三道不同的題目。

這種雙評的評分方法仿照了國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（IMO）的評估流程，確保了評分的一致性，并減少了個人偏見。

由于美國數(shù)學(xué)奧林匹克競賽官方并不公布標(biāo)準答案或評分方案，研究人員依靠數(shù)學(xué)界資源，尤其是「解題的藝術(shù)」（Art of Problem Solving，簡稱AoPS）論壇，為每一道題目精心制定了標(biāo)準化的評分方案。

在制定評分方案之前，評估人員對來自這些資源的所有解答進行了準確性驗證。

按照美國數(shù)學(xué)奧林匹克競賽的慣例，每道題目的最高分為7分，對于取得重大且有意義進展的解答會給予部分分數(shù)。

評審專家根據(jù)預(yù)先制定的評分標(biāo)準，對每份解答進行獨立評閱。當(dāng)答案與評分標(biāo)準存在偏差時，評審會在合理范圍內(nèi)給予部分得分。

每位專家均需詳細記錄評分依據(jù)，包括所有部分得分的授予理由，相關(guān)評語已公開在項目網(wǎng)站。

錯誤模式歸檔

在評閱過程中，專家還需系統(tǒng)記錄典型的錯誤模式。

「錯誤模式」定義為解題過程中首次出現(xiàn)的推理缺陷，包括但不限于：邏輯謬誤、未驗證的假設(shè)、數(shù)學(xué)表述不嚴謹或計算錯誤。

具體而言，這些錯誤被劃分為以下四類：

1. 邏輯類錯誤：因邏輯謬誤或未經(jīng)論證的推理跳躍導(dǎo)致論證鏈斷裂； 

2. 假設(shè)類錯誤：引入未經(jīng)證明或錯誤假設(shè)，致使后續(xù)推導(dǎo)失效； 

3. 策略類錯誤：因未能識別正確解題路徑而采用根本性錯誤解法； 

4. 運算類錯誤：關(guān)鍵代數(shù)運算或算術(shù)計算失誤。

此外，對于模型生成的解答中值得關(guān)注的行為或趨勢，研究人員錄為文檔，以便進一步分析。

這些觀察結(jié)果被用于找出模型在推理能力方面常見的陷阱和有待改進的地方。

評估結(jié)果

在解決美國數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（USAMO）的問題時，所有模型表現(xiàn)都很差。

此外，還會深入分析了常見的失敗模式，找出了模型推理過程中的典型錯誤和趨勢。

主要發(fā)現(xiàn)

針對2025年美國數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（USAMO）的問題，對六個最先進的推理模型進行了評估，分別為QwQ、R1、Flash-Thinking、o1-Pro、o3-mini和Claude 3.7。

表1提供了每個問題的模型性能詳細分類，平均分數(shù)是通過四次評估運行計算得出的。

美國數(shù)學(xué)奧林匹克競賽的每個問題滿分為7分，每次運行的總最高分是42分。

該表還包括在所有問題和評估運行中運行每個模型的總成本。

成本以美元計算，各模型在所有題目上的最終得分取各評審所給分數(shù)的平均分呈現(xiàn)。

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表1：評估核心結(jié)果。每道題目采用7分制評分，滿分總計42分。表中分數(shù)為四次運行的平均值。

新的評估揭示了LLM在生成嚴謹數(shù)學(xué)證明方面的顯著不足。

所有受測模型的最高平均得分均低于5%，這一結(jié)果表明現(xiàn)有模型在處理USAMO級別問題的復(fù)雜性和嚴密性方面存在根本性局限。

值得注意的是，在所有模型提交的近150份解答中，沒有一份獲得滿分。

雖然USAMO的題目難度確實高于既往測試的競賽，但所有模型在不止一道題目上的全軍覆沒，充分證明當(dāng)前LLM仍無法勝任奧數(shù)級別的嚴格數(shù)學(xué)推理任務(wù)。

這一局限同時暗示，GRPO等現(xiàn)有優(yōu)化方法，對于需要高度邏輯精密度的任務(wù)可能仍然力有未逮。

常見的失效模式

人類參賽者往往找不到正確解題方法，不過一般能判斷自己的答案對不對。

反觀LLM，不管做沒做對，都一口咬定自己解出了題目。

這種反差，給LLM在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用出了難題——要是沒經(jīng)過人工嚴格驗證，這些模型給出的數(shù)學(xué)結(jié)論，都不太靠譜。

為了搞清楚LLM這一局限，按事先定義好的錯誤分類標(biāo)準，對評分時發(fā)現(xiàn)的錯誤展開了系統(tǒng)分析。

圖2呈現(xiàn)了評審判定的錯誤類型分布。

在所有錯誤類型里，邏輯缺陷最為普遍。

LLM經(jīng)常使用沒有依據(jù)的推理步驟，論證時出錯，或者誤解前面的推導(dǎo)過程。

另外，模型還有個大問題：碰到關(guān)鍵證明步驟，就敷衍地歸為「顯然成立」或「標(biāo)準流程」，不做論證。

就連o3-mini也多次把核心證明步驟標(biāo)成「顯然」，直接跳過。可這些步驟是不是嚴謹，對解題特別關(guān)鍵。

除了前面提到的問題，研究人員還發(fā)現(xiàn)，模型推理特別缺乏創(chuàng)造性。

好多模型在反復(fù)嘗試解題時，總是沿用同一套（還可能錯誤的）解題策略，壓根不去探索其他辦法。

不過，F(xiàn)lash-Thinking模型是個例外。它在解一道題時，會嘗試多種策略。但因為想做的太多，每種策略都沒深入，最后也沒能得出有效的結(jié)論。

值得一提的是，這些模型在代數(shù)運算上表現(xiàn)不錯。

面對復(fù)雜的符號運算，不用借助外部計算工具，就能輕松搞定。

但R1模型的代數(shù)/算術(shù)錯誤率偏高，還需針對性優(yōu)化。

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共性問題

在評估過程中，評審專家還記錄了模型的共性問題和顯著的特征。

答案框定問題

當(dāng)下，像GRPO這類基于強化學(xué)習(xí)的優(yōu)化技術(shù)，需要從清晰標(biāo)注的最終答案里提取獎勵信號。

所以，模型常常被要求把最終答案放在\boxed{}里。

但這一要求，在USAMO解題過程中引發(fā)了異常情況。大部分賽題其實并不強制框定最終答案，但模型卻非要這么做。

以第五題為例，QwQ模型在解題時，自行排除了非整數(shù)解的可能，即便題目沒這個限制。

它還錯誤地認定最終答案是2。

QwQ可把自己「繞暈」啦！

它想要一個整數(shù)答案，可實際上，答案明明是所有偶數(shù)整數(shù)的集合。

這一現(xiàn)象說明，GRPO等對齊技術(shù)在不經(jīng)意間，讓模型形成了「所有數(shù)學(xué)問題都要框定答案」的固定思維，反倒削弱了模型的推理能力。

盲目泛化傾向

模型有個常見毛病，喜歡把在小規(guī)模數(shù)值案例里觀察到的模式，一股腦套用到還沒驗證的場景中。

在只求算出數(shù)值答案的題目里，這種方法或許還行得通。可一旦碰上需要嚴格證明的問題，它的弊端就暴露無遺。

模型經(jīng)常不做任何證明，就直接宣稱局部觀察到的模式放之四海而皆準。

比如說，在問題2的求解過程中，F(xiàn)LASH-THINKING模型選擇了一個具體的多項式進行驗證，但隨后卻錯誤地將結(jié)論推廣至所有多項式。

這種從特殊案例直接跳躍到普遍結(jié)論的做法，暴露了當(dāng)前模型在數(shù)學(xué)歸納推理能力上的根本缺陷——

它們?nèi)狈Α赋浞中宰C明」這一數(shù)學(xué)核心原則的理解，無法區(qū)分「舉例驗證」與「完備證明」的本質(zhì)區(qū)別。

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Gemini Flash-Thinking的盲目泛化

解答結(jié)構(gòu)與清晰度

不同模型的解答在結(jié)構(gòu)清晰度上差異顯著。

1. 優(yōu)質(zhì)范例：o3-mini和o1-Pro的解答邏輯清晰、層次分明

2. 典型缺陷：Flash-Thinking和QwQ常產(chǎn)生混亂難解的應(yīng)答，有時在同一解法中混雜多個無關(guān)思路

OpenAI訓(xùn)練模型在可讀性上超厲害！這說明，專門針對解答連貫性開展訓(xùn)練，能大幅提升輸出質(zhì)量。

反觀其他模型，在這方面明顯不夠上心。

參考資料：

https://files.sri.inf.ethz.ch/matharena/usamo_report.pdf

https://x.com/mbalunovic/status/1904539801728012545

https://maa.org/maa-invitational-competitions/