OpenAI于2025年推出的o3和o4-mini模型在视觉分析和编码支持方面取得显著进展,数学问题求解准确率高达92.7%。这两个模型能够同时处理文本和图像,自动化传统手动任务,提高开发效率,特别适用于大型项目和高风险领域。o3适合高精度需求,而o4-mini则提供更具成本效益的解决方案,以满足不同项目的需求。
本文提出将大语言模型构建为层次化策略以提升复杂数学问题求解的探索效率:高层“领导者”生成多种解题策略与提示,低层“执行者”据此探索多条推理链,再通过基于锦标赛的方法选出最终答案。实验表明,该方法能增强策略多样性、提高正确答案可见性,并在MATH数据集难题上提升准确率。
RetICL是一种可学习的方法,用于模拟和最佳选择逐个该如何为in-context learning选择任务例子。它使用LSTM设计示例检索器模型,并使用PPO进行训练。在数学问题求解数据集上验证了RetICL,表明它优于启发式和可学习的基线,并在TabMWP数据集上实现了最先进的准确性。
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