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Benchmarks in Leipzig
摘要
该基准测试源自莱比锡马普所的一次工作坊，包含100个具有已知答案的研究级数学问题。研究通过三个阶段评估了大模型的表现：从SOTA模型单次尝试（41题未解），到增加运行次数（16题未解），最后使用两个“重度思考”模型（Heavy-thinking models）进行测试，最终仅剩2道题未被攻克，显示出大模型在复杂数学推理方面的显著进步。
荐读理由
你可以直接利用该论文附录中的 100 个研究级数学问题作为高难度基准，来验证你开发的 AI 产品在复杂推理上的真实水平；同时其实验数据证明了通过增加推理尝试次数和使用“重思考”模型，能将 LLM 无法解决的问题比例从 41% 降至 2%，这为你优化推理类产品的架构提供了明确的工程依据。
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