上海交通大学、上海人工智能实验室、 生成式人工智能研究实验室（GAIR）的研究人员推出评估平台OlympicArena，它专门用来测试和衡量人工智能（AI）模型在解决高难度问题时的认知推理能力。这些问题的难度级别相当于奥林匹克竞赛水平，涵盖了多个学科领域。
- 项目主页：https://gair-nlp.github.io/OlympicArena
- GitHub：https://github.com/GAIR-NLP/OlympicArena
- 数据地址：https://huggingface.co/datasets/GAIR/OlympicArena
例如，如果AI要参加一个涵盖数学、物理、化学等学科的超级奥林匹克竞赛，它需要展示出不仅仅是记忆知识，而是能够深入理解问题并进行复杂推理的能力。OlympicArena就是这样一个测试平台，它提供了11,163个双语问题，模拟真实世界中的复杂任务，来考验AI是否能够像人类一样进行高级的思考和解决问题。
主要功能：
- 评估AI模型在多个学科领域的认知推理能力。
- 提供细致的评估机制，不仅关注答案的正确性，还关注推理过程的准确性。
主要特点：
- 包含文本和图文混合的多模态问题。
- 支持双语（英文和中文），提高全球适用性。
- 通过过程级评估，深入分析AI模型的每一步推理过程。
工作原理：
OlympicArena通过收集和处理来自不同学科奥林匹克级别竞赛的问题，建立了一个综合的评估基准。它使用先进的评估方法，包括基于规则的和基于模型的方法，来评估AI模型的答案。此外，它还采用了过程级评估，通过分析AI模型解决问题的每一个步骤，来评估其认知推理的深度。
具体应用场景：
- AI研究和开发：帮助研究者了解当前AI模型在解决复杂问题时的能力和局限。
- 教育和培训：可能用于教育领域，评估和提升学生解决高难度问题的能力。
- 科学发现和工程应用：推动AI在科学研究和工程问题解决中的应用，例如AI4Science和AI4Engineering。
总的来说，OlympicArena是一个旨在推动AI向超智能发展的评估工具，它不仅能够衡量AI模型当前的性能，还为AI的未来发展提供了指导和挑战。
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