这篇名为《多元推理和验证用于高级推理》的论文提出了一种突破性的方法，用于解决传统上甚至挑战了像OpenAI的o1和o3这样的高级推理LLM（语言学习模型）的复杂推理任务

这篇名为《多元推理和验证用于高级推理》的论文提出了一种突破性的方法，用于解决传统上甚至挑战了像OpenAI的o1和o3这样的高级推理LLM（语言学习模型）的复杂推理任务。由Iddo Drori领导的团队撰写，该研究介绍了一种在测试时结合多种模型和方法的策略，显著提高了解决国际数学奥林匹克竞赛组合问题、ARC谜题和人类最后考试问题的准确性。值得注意的是，论文报告了国际数学奥林匹克竞赛问题的准确率从33.3%提高到77.8%，人类最后考试问题的准确率从8%提高到37%。Lean用于数学验证，自定义代码用于谜题是一项关键创新，同时还采用了强化学习和元学习等技术，以调整代理图表示。作者致力于可重复研究，计划公开其方法，突显了他们的工作对更广泛的科学和教育社区的潜在影响和实用性。对于对人工智能、高级推理和问题解决技术未来感兴趣的人来说，这篇论文可能是一次有价值的阅读。-OpenAI o1、o3和DeepSeek R1在高级数学和编码任务上遇到了困难。 -使用多种推断方法，在测试时将多种模型和方法相结合。 -验证数学和编码问题，并对其他问题进行拒绝采样是有效的。 -IMO问题的解决方案由Lean验证，ARC难题由编码验证。 -Best-of-N有效地回答了HLE问题。 -该方法将IMO组合数学问题的准确率从33.3%提高到77.8%，将HLE问题的准确率从8%提高到37%。 -该方法解决了948个人无法解决的80%的ARC谜题和26.5%的高计算能力无法解决的ARC谜题。 -测试时间模拟、强化学习和带有推断反馈的元学习提高了泛化能力。 -该方法可靠、稳健且可扩展。 -该方法将在发布后公之于众。