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Superhuman与MATH、GSM8K对比研究数学基准有何不同【免费下载链接】superhuman项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sup/superhumanSuperhuman 是 Google DeepMind 超级推理团队开源的数学推理仓库其核心贡献IMO-Bench 数学基准与经典的MATH、GSM8K数学基准在题目难度、答案形式和判分方式上截然不同。这篇文章带你快速搞懂评测 AI 数学能力时这三类数学基准各测什么、结果该怎么看 三大数学基准定位速览在数学基准的发展脉络中三者像三级台阶维度GSM8KMATHSuperhumanIMO-Bench题目难度小学 3-8 年级应用题竞赛数学AMC/AIME 级国际奥赛级含 IMO 决赛难度题目数量约 8,500 道12,500 道400 道简答 60 道证明 1,000 条人类评分答案形式单个数字四选一选择题简短答案 / 完整证明过程判分方式数值精确匹配选项匹配人类评分细则 Lean 形式化验证考察重点基础读题与运算多步推理前沿、鲁棒的数学推理GSM8K小学数学应用题答案唯一且简单主要考察能否读懂题意并列对式子。MATH竞赛水平题目以选择题呈现考察多步推理链条。IMO-Bench来自国际数学奥林匹克IMO及预选赛体系题目难到没有标准选项、必须写出完整证明是三者中最严苛的数学基准 IMO-Bench面向国际奥赛的完整解题基准Superhuman 仓库的 imobench/README.md 定义了四个数据集IMO-AnswerBenchimobench/answerbench_v2.csv400 道高难度简答题覆盖代数、组合、几何、数论四大类。IMO-ProofBenchimobench/proofbench_v2.csv60 道证明题由数学专家审定分 Basic 与 Advanced 两个级别每题附带参考解答与评分细则Grading guidelines。IMO-GradingBenchimobench/gradingbench.csv1,000 条人类真实评分记录含得分Points与奖励Reward字段用于研究自动判分。IMO-LeanProofBenchimobench/lean_proof_bench.csv把题目形式化进 Lean 证明语言让机器编译器充当裁判。可以看到MATH 只需对选项、GSM8K 只需对数字而 IMO-Bench 要求模型像考生一样把推理写在卷面上评分难度呈指数级上升。上图展示了 AnswerBench 的题目主题分布几何中 68% 是计算类代数以不等式34%和函数方程为主数论中丢番图方程占 26%——这种细粒度分类正是 MATH 和 GSM8K 所不具备的。核心差异为什么答对不再等于解对这是三种数学基准最本质的区别判分成本GSM8K/MATH 可以自动精确匹配IMO-Bench 的证明题必须引入人类评分细则或 LLM 评审仓库专门用 1,000 条 GradingBench 数据来校准自动评分的可靠性。难度天花板GSM8K 早已接近饱和MATH 区分度也不错但 IMO 级题目能让最强模型出现巨大分差适合作为能力上限探测器。版本迭代仓库持续修订题目如 imobench/proofbench_v2.csv 修复了原题笔误、imobench/answerbench_v2.csv 修正了表述歧义与错误答案——数学基准也需要数据治理。从 ProofBench 的实测结果可见Basic 级别最强模型接近 90%而 Advanced 级别骤降到 20% 上下——这道悬崖恰好说明了 IMO 级数学基准的区分力也是它区别于 MATH 的关键价值。人类评分如何驱动自动评测数学基准评分是行业难题一份证明可能思路对但跳步。仓库用两张图讲清了这件事。人类评分呈现明显的难度分层Easy 题 61.8% 拿满分Hard 题则只有 7.3% 满分、38.1% 直接判错——这正是自动评分算法必须面对的部分给分场景。在 AnswerBench 上各模型在代数、组合、几何、数论上的表现差异明显组合Combinatorics是公认短板多数模型只有四成左右的得分率。从基准到研究LEAP 与 Aletheia 延伸Superhuman 不止提供数学基准还展示了解题的前沿玩法LEAPleap/README.mdLean 4 形式化证明智能体将复杂问题拆分为子目标并迭代修正对 Putnam 2025 全部 12 题实现 100% 形式化解出完整解法见 leap/solutions/Putnam-2025/IMO 风格题目解法见 leap/solutions/LEAN-IMO-Bench/。Aletheiaaletheia/README.md基于 Gemini Deep Think 的数学研究智能体可迭代生成、验证并修订研究级问题的证明仓库收录了其在 Erdős 问题等开放问题上的真实产出。快速上手克隆仓库即可直接查看数据与图片git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sup/superhuman总结该选哪个数学基准想测基础读题能力→ GSM8K想测竞赛级多步推理→ MATH想测前沿、鲁棒的数学推理上限→ Superhuman 的 IMO-Bench简答题看 AnswerBench证明能力看 ProofBench自动判分研究看 GradingBench三种数学基准不是替代关系而是互补的体检套餐GSM8K 看地基MATH 看骨架IMO-Bench 看天花板 【免费下载链接】superhuman项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sup/superhuman创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Superhuman与MATH、GSM8K对比研究：数学基准有何不同
Superhuman与MATH、GSM8K对比研究数学基准有何不同【免费下载链接】superhuman项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sup/superhumanSuperhuman 是 Google DeepMind 超级推理团队开源的数学推理仓库其核心贡献IMO-Bench 数学基准与经典的MATH、GSM8K数学基准在题目难度、答案形式和判分方式上截然不同。这篇文章带你快速搞懂评测 AI 数学能力时这三类数学基准各测什么、结果该怎么看 三大数学基准定位速览在数学基准的发展脉络中三者像三级台阶维度GSM8KMATHSuperhumanIMO-Bench题目难度小学 3-8 年级应用题竞赛数学AMC/AIME 级国际奥赛级含 IMO 决赛难度题目数量约 8,500 道12,500 道400 道简答 60 道证明 1,000 条人类评分答案形式单个数字四选一选择题简短答案 / 完整证明过程判分方式数值精确匹配选项匹配人类评分细则 Lean 形式化验证考察重点基础读题与运算多步推理前沿、鲁棒的数学推理GSM8K小学数学应用题答案唯一且简单主要考察能否读懂题意并列对式子。MATH竞赛水平题目以选择题呈现考察多步推理链条。IMO-Bench来自国际数学奥林匹克IMO及预选赛体系题目难到没有标准选项、必须写出完整证明是三者中最严苛的数学基准 IMO-Bench面向国际奥赛的完整解题基准Superhuman 仓库的 imobench/README.md 定义了四个数据集IMO-AnswerBenchimobench/answerbench_v2.csv400 道高难度简答题覆盖代数、组合、几何、数论四大类。IMO-ProofBenchimobench/proofbench_v2.csv60 道证明题由数学专家审定分 Basic 与 Advanced 两个级别每题附带参考解答与评分细则Grading guidelines。IMO-GradingBenchimobench/gradingbench.csv1,000 条人类真实评分记录含得分Points与奖励Reward字段用于研究自动判分。IMO-LeanProofBenchimobench/lean_proof_bench.csv把题目形式化进 Lean 证明语言让机器编译器充当裁判。可以看到MATH 只需对选项、GSM8K 只需对数字而 IMO-Bench 要求模型像考生一样把推理写在卷面上评分难度呈指数级上升。上图展示了 AnswerBench 的题目主题分布几何中 68% 是计算类代数以不等式34%和函数方程为主数论中丢番图方程占 26%——这种细粒度分类正是 MATH 和 GSM8K 所不具备的。核心差异为什么答对不再等于解对这是三种数学基准最本质的区别判分成本GSM8K/MATH 可以自动精确匹配IMO-Bench 的证明题必须引入人类评分细则或 LLM 评审仓库专门用 1,000 条 GradingBench 数据来校准自动评分的可靠性。难度天花板GSM8K 早已接近饱和MATH 区分度也不错但 IMO 级题目能让最强模型出现巨大分差适合作为能力上限探测器。版本迭代仓库持续修订题目如 imobench/proofbench_v2.csv 修复了原题笔误、imobench/answerbench_v2.csv 修正了表述歧义与错误答案——数学基准也需要数据治理。从 ProofBench 的实测结果可见Basic 级别最强模型接近 90%而 Advanced 级别骤降到 20% 上下——这道悬崖恰好说明了 IMO 级数学基准的区分力也是它区别于 MATH 的关键价值。人类评分如何驱动自动评测数学基准评分是行业难题一份证明可能思路对但跳步。仓库用两张图讲清了这件事。人类评分呈现明显的难度分层Easy 题 61.8% 拿满分Hard 题则只有 7.3% 满分、38.1% 直接判错——这正是自动评分算法必须面对的部分给分场景。在 AnswerBench 上各模型在代数、组合、几何、数论上的表现差异明显组合Combinatorics是公认短板多数模型只有四成左右的得分率。从基准到研究LEAP 与 Aletheia 延伸Superhuman 不止提供数学基准还展示了解题的前沿玩法LEAPleap/README.mdLean 4 形式化证明智能体将复杂问题拆分为子目标并迭代修正对 Putnam 2025 全部 12 题实现 100% 形式化解出完整解法见 leap/solutions/Putnam-2025/IMO 风格题目解法见 leap/solutions/LEAN-IMO-Bench/。Aletheiaaletheia/README.md基于 Gemini Deep Think 的数学研究智能体可迭代生成、验证并修订研究级问题的证明仓库收录了其在 Erdős 问题等开放问题上的真实产出。快速上手克隆仓库即可直接查看数据与图片git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sup/superhuman总结该选哪个数学基准想测基础读题能力→ GSM8K想测竞赛级多步推理→ MATH想测前沿、鲁棒的数学推理上限→ Superhuman 的 IMO-Bench简答题看 AnswerBench证明能力看 ProofBench自动判分研究看 GradingBench三种数学基准不是替代关系而是互补的体检套餐GSM8K 看地基MATH 看骨架IMO-Bench 看天花板 【免费下载链接】superhuman项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sup/superhuman创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考