前沿 AI 模型真的能做到博士级推理吗？
前段时间，谷歌、OpenAI 的模型都在数学奥林匹克（IMO）水平测试中达到了金牌水准，这样的表现让人很容易联想到 LLM 是不是已经具备了解决博士级科研难题的推理能力？
然而，现实可能并不如想象中那么乐观。
AAI，一个专注于超智能和高级 AI 系统研究的机构，近期提出的一个新基准 FormulaOne，让一众大模型集体得零分，包括 GPT-5、o3 Pro、Gemini 2.5 Pro、Grok 4 等前沿模型。
HuggingFace：https://huggingface.co/spaces/double-ai/FormulaOne-Leaderboard
FormulaOne 包含 220 个新颖的图结构动态规划问题，按难度分为三类，从中等难度直至科研级别。其中最高等级难度的题包括拓扑与几何、组合问题分析等。
测试题的具体示例如下：依次是浅层难度、深层难度、更深层难度。
尽管这些问题陈述起来通常很自然，但其解决方案却远非显而易见。这一大类问题的可解性由 Courcelle 提出的一个算法元定理所保证，该定理大致可以表述为：
「对于每个足够类似树的图，任何可用一种富有表现力的形式逻辑（一元二阶逻辑）定义的问题，都可以通过一个动态规划算法来解决，且其运行时间与图的阶数成线性关系。」
其关键在于使用一种称为树分解的结构，它将图的顶点组织成一系列重叠的集合，即「袋」，而这些「袋」本身则以树状结构排列。
然后，算法可以遍历这个由「袋」构成的树，并使用动态规划分步解决问题。这个过程涉及到设计一个「状态」，该「状态」总结了「袋」内部分解的所有必要信息，然后定义当顶点被引入、遗忘或当「袋」被合并时，该「状态」如何转换。
问题陈述看似简单，但这背后实则掩盖了发现正确动态规划解法的非凡难度。这个过程遍布着微妙的组合与逻辑陷阱，要求（研究者）对问题的底层结构有深刻的理解。关于解决一个名为 Maximal-Cluster-Graph 的难题所需的十五个相互依赖的推理步骤，其详细的推演过程请参阅论文的附录。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2507.13337
这个工作在社交媒体上引发了很大关注，许多人表示应该让人类博士生也参与评估。
结果
在浅层难度上，顶尖模型的表现达到了 50%–70%，表明它们对相关问题类型已有一定熟悉度，换句话说，这些任务完全处于它们的训练分布之内。
在深层难度上，Grok 4、Gemini-Pro、o3-Pro、Opus-4 等模型最多只能解出 1/100 的题目；GPT-5 Pro 表现相对更好，但也只解出了 4/100。
在最深层难度上，所有模型的成功率均为 0%，集体崩溃。
AAI
AAI（AA-I Technologies，Double AI）是一家由以色列知名企业家、科学家 Amnon Shashua 于 2023 年 8 月在耶路撒冷创办的人工智能初创公司。
Shashua 是自动驾驶公司 Mobileye、AI21 Labs 和 OrCam 等多个知名项目的创始人，在自动驾驶、人工视觉和 AI 领域具有极高声誉。
AAI 的核心目标是推动「人工专家智能」（Artificial Expert Intelligence，AEI）的理论与应用，提出区别于传统窄域 AI 和 AGI 的新 AI 发展路径。这种 AEI 强调将领域知识与严密的科学推理能力相结合，旨在突破「只擅长特定任务」或「泛化无精度」的传统瓶颈，使 AI 可以像顶级人类专家一样，运用严谨推理来解决复杂科学或工程难题。
创立一年内，据报道公司已吸引了数千万美元投资，并在 AWS 2024 年生成式 AI 加速器项目中入选（获赠 100 万美元计算资源），加速自身 AI 基础设施建设。
