OpenAI e Google disputam ouro em olimpíada de matemática

OpenAI e Google disputam ouro em olimpíada de matemática

A OpenAI, por meio de seu pesquisador Alexander Wei, anunciou que um grande modelo de linguagem (LLM) com recursos de raciocínio, ainda em fase experimental, alcançou desempenho digno de medalha de ouro na prestigiada Olimpíada Internacional de Matemática (IMO) de 2025.

Mas, calma, OpenAI não está sozinha nesse feito. O Google DeepMind atingiu patamar do mesmo nível, com a vantagem de estar participando oficialmente na competição e ter seus resultados verificados e certificados pelo comitê da IMO. Uma versão avançada do Gemini Deep Think resolveu cinco dos seis problemas da IMO perfeitamente, ganhando 35 pontos no total. As soluções podem ser encontradas online aqui.

Já a OpenAI avaliou como seu modelo se sairia resolvendo os problemas da IMO propostos nessa edição e considerou os resultados uma doce conquista.

Que mais você precisa saber:

• A competição de matemática mais desafiadora do mundo para estudantes do ensino médio exige raciocínio lógico e criatividade. Recentemente, a IMO também se tornou um desafio para modelos de IA como teste para a capacidade de resolver de problemas matemáticos com raciocínio.

• Google e da OpenAI abordaram os problemas da IMO em 2025 em condições semelhantes a dos participantes humanos: duas sessões de 4,5 horas, sem ferramentas ou acesso à Internet e exigência de uso de linguagem natural.

• A pontuação obtida por ambos, validada por três medalhistas da IMO em edições passadas, supera o limite necessário para uma medalha de ouro.🥇

• O que impressionou? O design de propósito geral no caso do modelo da OpenAI. Ao contrário de sistemas especializados, o modelo da OpenAI não é estritamente adaptado para matemática; é um LLM de usa abordagens inovadoras para aprendizado de reforço e dimensionamento dinâmico de recursos computacionais.

• Já o Deep Think empregou pensamento paralelo para combinar várias soluções simultaneamente, em vez de seguir um único processo linear. O modelo foi ainda mais treinado com novas técnicas de aprendizado por reforço.

Por que isso importa? Os resultados de OpenAI e Google demonstraram na prática os avanços de modelos de propósito geral na solução de problemas de matemática usando linguagem natural. E esse progresso pode ir além da matemática para alcançar outros domínios que exigem pensamento criativo sustentado.

Como nem tudo é perfeito, alguns críticos questionaram a metodologia usada na avaliação, sugerindo que o modelo da OpenAI poderia ter sido ajuste exageradamente ou treinado em problemas semelhantes aos da IMO. A OpenAI sustenta que nunca havia questões parecidas Outros criticaram o processo de seleção de respostas “melhor-de-n”, argumentando que isso parece mais tentativa e erro do que um verdadeiro raciocínio matemático.

Aviso aos interessados: Esses modelos que valem ouro são experimentais e, no caso da OpenAI, não há planos de liberar nada com esse nível de capacidade matemática tão cedo. 🤦‍♂️

• Manus Data Visualization simplifica a transformação de dados brutos em painéis e gráficos interativos.

• Record Mode, que transcreve e resume reuniões e notas de voz, está disponível globalmente no plano ChatGPT Plus para app do macOS.

• Veo 3, o modelo mais avançado do Google para geração de vídeos, está disponível para desenvolvedores por meio da Gemini API e da Vertex AI.

• MirageLSD, modelo de IA da Decart, transforma feeds de vídeo ao vivo em tempo real com menos de 40 ms de latência.

• OpenReasoning-Nemotron da NVIDIA é um conjunto de LLMs com capacidade de raciocínio com ótimo desempenho em matemática, ciência e programação.

• DuckDuckGo oculta imagens geradas por IA nos resultados de busca, muitas vezes de baixa qualidade e que podem interferir na busca por fotos genuínas.

• Nova ferramenta de IA detecta a doença rara amiloidose cardíaca usando um único vídeo de ecocardiograma.

• Prévia do ARC-AGI-3 testa a capacidade de agentes de IA para fazer generalizações em ambientes novos. Resultados? Os modelos atuais avançados ainda estão longe do desempenho humano.

• Qwen2.5 da Alibaba não raciocina genuinamente, apenas usa a memória quando se trata de provas de matemática, diz estudo! 🧮🟰🫢 

Um relatório do Future of Life Institute avaliou sete grandes empresas de IA em seis domínios de segurança fundamental, e as descobertas foram gritantes. Nenhuma delas obteve pontuação maior do que C+, sendo que a liderança foi da Anthropic, seguida por OpenAI (C), Google DeepMind (C-), xAI e Meta (D), e DeepSeek (F). Compilado por seis especialistas independentes em IA e governança, o estudo avaliou as empresas nos quesitos Avaliação de Riscos, Danos Atuais, Estrutura de Segurança, Segurança Existencial, Governança & Responsabilidade e Compartilhamento de Informações. Os analistas alertam que a lacuna existente entre a ambição tecnológica e a preparação em termos de segurança está aumentando. Sem nenhuma empresa alcançando nota superior a C+ no geral, os avaliadores expressaram dúvidas de que as abordagens de autorregulação do setor sejam suficientes para lidar com a magnitude dos riscos.

Um juiz federal da Califórnia (EUA) deu aprovação para que o caso judicial contra a Anthropic prossiga como ação coletiva. O processo envolve o uso de milhões de livros protegidos por direitos autorais baixados das bibliotecas piratas LibGen e PiLiMi para treinar o modelo Claude. AI. O montante pode envolver até 7 milhões de obras, potencialmente gerando bilhões de dólares em danos. Embora uma decisão anterior tenha considerado o uso de livros comprados legalmente para treinamento de IA como “justo”, o tribunal rejeitou a defesa da Anthropic para os materiais pirateados, comparando o caso ao do Napster. A ação coletiva representa todos os proprietários de direitos autorais dos Estados Unidos cujos livros foram baixados ilegalmente, estabelecendo um precedente para as práticas de treinamento de modelos IA.