AI做奥赛题能及格吗？OlympicArena：上海交大推出多学科认知推理基准测试框架，挑战AI极限

蚝油菜花
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💡 "AI做奥赛题能及格吗？上海交大基准测试让GPT-4也翻车"

大家好，我是蚝油菜花。当普通AI基准测试还在比拼选择题准确率时，这个中国团队已经用奥林匹克竞赛题给大模型来了场"地狱难度摸底考"！

你是否好奇过：

  • 🧠 号称"全能"的AI，解一道高中物理题要崩溃几次？
  • 📚 跨学科场景下，AI的逻辑漏洞会如何连环爆炸？
  • 🏆 如果让GPT-4参加国际奥赛，能拿块铜牌吗？

今天要解剖的 OlympicArena ，正在重新定义AI认知评估！这套由上海交大领衔打造的"学科修罗场"：

  • ✅ 7大学科全面碾压：数理化生+天文地理CS，34个细分领域无死角覆盖
  • ✅ 解题过程显微镜：从最终答案到推理步骤，误差放大100倍检测
  • ✅ 多模态魔鬼题：图文交织的竞赛原题，专治各种"偏科AI"

已有团队用它测出顶级大模型在化学计算中的系统性错误，文末附《如何用奥赛题暴打自家AI》指南——准备好见证认知智能的真实水平了吗？

🚀 快速阅读

OlympicArena是评估AI多学科认知推理能力的专业基准测试框架。

  1. 核心功能：覆盖7大学科11,163道双语题目，支持答案级和过程级细粒度评估
  2. 技术原理：采用专业标注团队+多步验证机制，结合规则匹配与模型评估的混合验证体系

OlympicArena 是什么

OlympicArena

OlympicArena是由上海交通大学、上海AI Lab、苏州大学和上海交通大学生成式人工智能实验室（GAIR Lab）联合推出的多学科认知推理基准测试框架。该框架包含来自国际奥林匹克竞赛的11,163道高质量双语题目，涵盖数学、物理、化学、生物、地理、天文学和计算机科学等7大核心学科领域。

通过答案级和过程级的细粒度评估机制，OlympicArena能够全面检测AI模型在逻辑推理、视觉推理等高级认知能力上的表现。其独特的学科交叉设计揭示了当前AI在解决复杂科学问题时的系统性缺陷，为开发具有超级智能的AI系统提供了明确的优化方向。

OlympicArena 的主要功能

  • 全面覆盖：包含7大学科34个细分领域，全方位评估AI的跨学科认知能力
  • 双语支持：所有题目均提供中英文版本，支持国际化测试需求
  • 多维度评估：同时支持答案正确性验证和解题过程逻辑性分析
  • 多模态处理：包含图文混合题型，测试AI的跨模态信息整合能力

OlympicArena 的技术原理

  • 高质量数据构建：从62项国际奥赛精选题目，经专业团队进行多轮分类与标注
  • 混合评估体系：结合规则匹配、测试用例验证和高性能模型辅助评估
  • 防数据泄漏机制：采用N-gram技术检测模型是否预先见过测试题目
  • 多模态处理：通过图像识别技术提取视觉信息，生成辅助理解的文本描述

如何运行 OlympicArena

1. 环境配置

克隆仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/GAIR-NLP/OlympicArena.git
pip install -r requirements.txt

2. 数据加载

从HuggingFace加载指定学科数据：

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("GAIR/OlympicArena", "Math", split="val")

3. 模型推理

运行推理脚本：

python inference.py \
    --hf_data_path GAIR/OlympicArena \
    --model_output_dir ./model_output/ \
    --split val \
    --model gpt-4o \
    --batch 15

4. 结果评估

执行评估脚本生成详细报告：

python evaluation.py \
    --hf_data_path GAIR/OlympicArena \
    --model_output_dir ./model_output/ \
    --result_dir ./result/ \
    --split val \
    --model gpt-4o

资源

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