数学奥赛犹如智慧皇冠上的明珠，是顶尖智力的竞技，也一度成为人工智能（AI）难以攻克的高地。在近日揭晓的全国中学生数学奥林匹克竞赛（CMO）决赛中，由上海人工智能实验室（上海AI实验室）研发的“书生”科学多模态大模型（Intern-S1）斩获102分的高分，不仅远超78分的金牌分数线，更跨过了87分的国家集训队入选线，位列大模型得分榜首。
这一突破标志着国产大模型在复杂逻辑推理方面迈出关键一步。上海AI实验室青年领军科学家陈恺认为，数学奥赛终于迎来“AlphaGo时刻”，显示出人工智能在高难度代数、几何、数论、组合数学证明题领域的巨大潜力。
从“做对题”迈向“创造性解题”
CMO是中国最高规格的高中生数学奥林匹克竞赛，难度不亚于国际数学奥林匹克竞赛（IMO），试题以条件隐蔽、逻辑链条极长等著称，且所有题型均为证明题，相比解答题，对AI的挑战要大得多。本次CMO决赛的700多名参赛者中，首次纳入AI模型，堪称一场史无前例的“人机同考”，双方面临的是相同的时长和阅卷标准。
最终纯旭配资，“书生”大模型展现出了惊人的思维能力。在全部6题中，有4题获得满分21分，另两题则因为“未证明最优性”“部分不严格”而分别得到9分。阅卷专家惊叹其表达方式“非常接近人类”。
最震撼的是其中第4题的解答，这是一道涉及30种颜色、2100张纸牌操作的复杂组合题。“书生”模型不仅在规定时间内得出了正确结论，其解题思路被专家评价为“一个新的解法，巧妙的调整法，在学生的解法中没有见过”。
未曾见过的解法，对AI来说，意味着它绝非“知识的搬运工”，而是可以突破人类思维局限，从“做对题”迈向“创造性解题”。而这一点，哪怕是对人类参赛者而言，这也是一个了不起的成就。
对于此次“书生”大模型的突破，第50届国际数学奥林匹克竞赛金牌选手郑凡表示，这彻底改变了他对当前大模型数学能力上限的看法，未来大模型有望成为一名真正的“研究伙伴”，和人类携手探索数学，乃至更广阔的科学疆域。
“通专融合”走出“第三条路”
“书生”模型之所以能取得如此突破纯旭配资，关键在于它采用了上海AI实验室提出的“通专融合”技术架构。
当前，全球围绕科研领域的AI竞赛存在两条主要技术路线：一条是“专业派”，以谷歌AlphaProof为代表，核心是基于形式化语言的专业模型，其推理过程绝对严谨，但泛化性差、效率低；另一条是“通用派”，主要采用基于自然语言的通用模型，泛化性强，但容易产生幻觉，难以保证推理的严谨性。
“书生”走出了独特的“第三条路”。据项目团队介绍，该模型通过多项核心技术创新，实现了“通专融合”，使得通用模型也具备进行超长程的严谨推理能力。
首先是以数学引理为核心的多轮分层推理机制。面对高难度数学问题，大模型像数学家一样将复杂推理拆解为一个个可复用的“引理模块”，通过多种模型的分工协作，突破了单次上下文长度限制，实现了分阶段探索与校验。
二是基于结果的过程校验。针对AI在进行长链条推理时容易出错的痛点，科研人员引入了高密度的监督机制，显著提升了证明过程的严谨性。
三是将通用模型与专业符号引擎结合，使AI兼具“发散性思维”和精确严谨，使其能像人类科学家一样逐步推导、试错和修正。
值得一提的是，上海AI实验室的这一技术路线已展现出极高的数据效率。相比于谷歌的几何模型AlphaGeometry2，“书生”仅需不到万分之一的训练样本就实现了超越，摆脱了对超大规模合成数据的依赖。
上海AI实验室主任、首席科学家周伯文
AI接连攻克基础科学堡垒
此次在数学奥赛中取得佳绩，并非上海AI实验室在科学领域的“首金”。就在上个月，该实验室的AI模型同样经受了2025年国际物理奥赛（IPhO）的考验，并拿下金牌，成为首个也是唯一获得金牌的开源模型。接连攻克两座基础科学的“堡垒”，某种意义上标志着AI正从单一任务的求解者，逐渐向具备跨学科能力的“全能科学家”演进。
当前，全球科技巨头都在竞相布局AI for Science（人工智能驱动的科学研究），但往往受困于无法突破“长程思考”的瓶颈。上海AI实验室的探索证明，“通专融合”在赋能多领域科研方面的技术可行性。
正如上海AI实验室主任、首席科学家周伯文所说，AI for Science应当在未来迈向AGI（通用人工智能） for Science，这意味着需要从纯粹依赖自然语言，走向自然语言与符号语言等多种表示形式的融合。“书生”模型正是这一理念的体现。
当前，不少科学领域都积累了许多专业工具和计算引擎。一旦AI模型能够展现出足够的泛化能力，那么采取“通专融合”的路线，叠加相关学科领域的专业工具，AI有望快速达到该领域专家水平。
据上海AI实验室透露纯旭配资，他们计划将“书生”模型的长程推理能力，拓展至物理、化学、生命科学等更广泛的基础科研领域，不断推进“长时间独立思考”，甚至是“长时间独立科研”，从而加速各领域科研范式的根本性变革，为重大科学突破提供关键支撑，赋能未来的科学发现进程。
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