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上海AI Lab开源LLaMA版o1：复刻OpenAI奥数神器，AI数学能力再升级

在人工智能领域，数学能力的提升一直是研究的热点。近期，上海AI Lab团队在复刻OpenAI的奥数神器——o1系列方面取得了重大进展，并成功开源了LLaMA版o1。这一成果不仅展示了我国在AI领域的创新能力，也为全球AI研究者提供了宝贵的资源。

LLaMA版o1：复刻OpenAI o1，专注于数学奥赛问题

早在OpenAI的o1系列发布之前，上海AI Lab团队就开始探索利用蒙特卡洛树搜索来提升大模型的数学能力。随着o1的发布，团队进一步升级算法，专注于数学奥赛问题，并将其作为OpenAI草莓项目的开源版本进行开发。

成对优化策略：提升LLaMA模型数学能力

为了提升LLaMA模型在数学奥赛问题上的表现，上海AI Lab团队采用了成对优化策略。这种策略不是直接给出答案的绝对分数，而是比较两个答案的相对优劣。通过这种方法，他们在最难的AIME2024基准测试中取得了显著进步。在30道测试题中，优化后的模型做对了8道，而原版LLaMA-3.1-8B-Instruct模型只做对了2道。这一成绩超过了除o1-preview和o1-mini之外的其他商业闭源方案。

基于AlphaGo Zero架构：无需人工标注，获得高级思维能力

10月底，团队宣布在基于AlphaGo Zero架构复刻OpenAI o1方面取得重大进展。成功使模型在学习过程中通过与搜索树交互获得高级思维能力，而无需人工标注。不到一周，项目便开源了。

LLaMA版o1开源内容：预训练数据集、预训练模型、强化学习训练代码

目前，LLaMA版o1已开源的内容包括：预训练数据集、预训练模型、强化学习训练代码。其中，“OpenLongCoT-Pretrain”数据集包含超过10万条长思维链数据，每条数据都包含一个完整的数学问题推理过程，包括思考内容、评分结果、问题描述、图形坐标、计算过程、结论推导等完整的推理链路，以及对各个推理步骤的详细分析。

MathorCup杯B题思路：机器学习与三次埃尔米特插值的应用

在2024数学建模MathorCup杯B题中，参赛队伍需要使用机器学习对数据进行预测。考虑到数据量较少，可能导致预测误差较大，队伍采用了分段三次埃尔米特插值，创建了一份包含两三百行的完整数据集。这样的数据集不仅涵盖了更多的时间点，提升了数据的连续性和精度，还显著增加了数据量。最后，使用机器学习进行预测，从而得出答案。

澳洲高考数学题：挑战AI推理能力

2024年新州高考（HSC）的数学试卷让不少12年级学生陷入困境。题目之复杂连有着澳洲最著名数学老师”称号的Eddie Woo也不得不花了三次才解出一道题。此次的标准2和高级数学考试包含八道相同题目，许多报考标准课程的学生纷纷抱怨，这次的试卷难度远超以往。

AI推理能力：简单数学问题稍作改动，LLM表现下降

近期，苹果公司的研究人员对大型语言模型（LLM）的推理能力提出了质疑。他们发现，在解决简单的数学问题时，只要稍作改动，LLM的表现就会急剧下降。例如，在“奥利弗星期五摘了44个奇异果，星期六摘了58个奇异果。星期日，他摘的奇异果是星期五的两倍。星期日，他一共摘了多少个奇异果？”这个问题中，LLM能够正确计算出答案。然而，当问题稍作改动为“奥利弗星期五摘了44个奇异果，星期六摘了58个奇异果。星期日，他摘的奇异果比平均多5个。星期日，他一共摘了多少个奇异果？”时，LLM的回答就出现了错误。

上海AI Lab团队开源的LLaMA版o1为全球AI研究者提供了宝贵的资源，展示了我国在AI领域的创新能力。同时，MathorCup杯B题和澳洲高考数学题的挑战也让我们看到了AI在数学推理能力上的局限性。未来，随着AI技术的不断发展，相信这些问题将得到更好的解决。