GPT-4满分通过MIT本科数学考试这套提示词火了

最新推荐文章于 2025-12-02 22:44:11 发布
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#ai #后端

GPT-4在MIT数学和EECS考试中取得满分，超越GPT-3.5，展示出强大的解题能力。然而，其完美表现引发了数据泄露和自我评分的质疑。研究团队使用不同模型进行对比，发现GPT-4未经调优也可得高分，但评分过程中的自我评估引起讨论。

万万想不到啊，MIT数学考试，被GPT-4攻破了？！

突然有人在最新论文工作中高调宣布：

GPT-4在MIT的数学和EECS（电气工程和计算机科学系）本科学位考试中，表现出的能力完全满足毕业要求。

而且妥妥地拿下满分！

要知道，测出这个结果的不是别人，正是来自MIT和波士顿大学、康奈尔大学的研究团队。

而且强如上一代王者GPT-3.5，在同样的测试中，只成功搞定了三分之一。

论文一出，无数目光迅速被吸引过来。

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GPT-4这样看似开挂的行为，自然引发了不少网友的感慨。

比GPT-3.5强好多，好耶！

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咱就是说，有没有可能以后不需要比GPT-4更强的模型，来解决学术问题了？

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还有网友展现了自己网上冲浪的“前沿性”，玩了个这两天Yann LeCun吐槽“GPT-4智商不如狗”的梗：

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GPT-4满分通过MIT本科数学考试！这套提示词火了
xianyu624的博客
06-19 220
万万想不到啊，MIT数学考试，被GPT-4攻破了？！突然有人在最新论文工作中高调宣布：GPT-4在MIT的数学和EECS（电气工程和计算机科学系）本科学位考试中，。而且妥妥地！要知道，测出这个结果的不是别人，正是来自MIT和波士顿大学、康奈尔大学的研究团队。而且强如上一代王者GPT-3.5，在同样的测试中，只成功搞定了三分之一。GPT-3.5考试成绩论文一出，无数目光迅速被吸引过来。GPT-4这样看似开挂的行为，自然引发了不少网友的感慨。
永别了，GPT-4！
阿木寺的博客
04-13 233
就在前一天，The Verge独家爆料称，OpenAI正准备发布一系列全新模型——包括GPT-4.1（含GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano）、满血版o3，以及神秘的o4系列（o4-mini、o4-mini-high）。如今各种爆料已经传得漫天飞，据说，GPT-4.1（包括GPT-4.1-mini、GPT-4.1-nano和GPT-4.1），去年12月宣布的o3 「推理」模型，以及o4-mini全新推理模型都要来了。评估中，GPT-4o在写作、编码、STEM等方面始终优于GPT-4。
AGI首次“体检报告”出炉：GPT-5总分58，但关键能力竟是零分
欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
10-23 942
【摘要】AGI量化评估框架首次为业界提供了统一标尺。GPT-5的“体检报告”揭示其58%总分背后，存在能力分布的严重不均。长期记忆等关键认知域的结构性缺失，将迫使AI研发路径从规模竞赛转向架构革新。
DeepSeek与GPT技术架构深度解析
2401_84495872的博客
01-30 5115
在人工智能技术飞速发展的今天，大规模预训练语言模型（LLM）已成为推动行业进步的核心引擎。OpenAI的GPT系列与中国的DeepSeek（深度求索）分别代表了两种截然不同的技术路径：前者以密集Transformer架构和闭源生态构建通用智能的标杆，后者则通过混合专家（MoE）架构与开源战略开辟高性价比的垂直赛道。本文将从架构设计、训练优化、性能表现、应用适配等多个维度，系统剖析两者的技术差异与创新逻辑。一、架构设计：密集与稀疏的范式之争GPT系列始终坚守经典Transformer架构的密集计算范式。
OpenAI GPT-4教育辅导本地部署
weixin_36212459的博客
09-30 761
本文探讨了GPT-4类大语言模型在教育辅导中的本地化部署与应用，涵盖技术原理、硬件配置、软件环境搭建、功能设计及实际教学案例。重点分析了Transformer架构、模型量化与推理优化、提示工程策略、多模态交互界面开发以及与LMS系统的集成路径，并通过真实学校案例验证了系统在提升学习效果和教学效率方面的显著价值。
提示工程架构师总结：科研中提示工程的4大核心工具与前景展望
大数据洞察的博客
09-06 976
本文将聚焦科研场景下提示工程的4大核心工具，从“提示管理与版本控制”“提示优化与调试”“领域适配与模板库”到“实验追踪与复现”，逐一拆解工具的核心功能、使用方法与科研实战案例。我们会通过具体代码示例和操作步骤，带你从零开始搭建科研提示工程的工具链，让AI真正成为你科研中的“超级大脑”。最后，我们还将深入探讨提示工程在科研领域的未来趋势，从工具智能化到范式变革，为你揭示下一代科研效率革命的方向。提示可追溯：每个版本的修改都有记录，避免“上次好用的提示找不到了”的问题；效果量化。
GitHub爆火！DeepSeek免费开源IMO金牌数学模型，性能惊人，建议收藏学习！
2401_84495872的博客
11-29 499
DeepSeek在感恩节发布免费开源的DeepSeekMath-V2模型，采用Apache 2.0协议。该模型在IMO数学竞赛上达到金牌水平(35分)，在Putnam竞赛中以118分超越人类最高分。与OpenAI和谷歌的闭源模型不同，DeepSeek完全公开权重。模型采用"Self-Verifiable"自验证技术，通过生成器-验证器架构确保推理正确性，在数学证明测试中全面领先，尤其在几何领域表现突出。
最新外国「自研」大模型，被爆套壳国产？
阿木寺的博客
11-01 76
在Artificial Analysis Intelligence指数榜单上，除了排在前几名是闭源的OpenAI的GPT-5、谷歌的Gemini 2.5、xAI的Grok、Anthropic的Claude 4.5以外，紧随其后的都是开源模型。除了这些平台类公司无需开发基础以外，像Cursor这种一直被喊套壳的公司，想要从零开始预训练一个模型花费不菲，而且是针对Coding领域的特定模型，纯粹预训练得不偿失，那该在怎么办？因此出现「说中文」的情况并不奇怪，这更像底座与训练数据选择的结果。曾随家人从美国回台。
OpenAI GPT-5自动生成市场分析落地案例
weixin_36047538的博客
10-12 433
GPT-5通过多模态处理、动态记忆与因果推理，重构市场分析范式，实现从舆情挖掘到决策生成的智能化闭环，推动企业决策效率跃升。
GPT-3.5-turbo与GPT-4o-mini模型深入对比分析
码上飞扬的博客
01-26 1883
GPT-3.5 是在 GPT-3 基础上的优化升级版本，拥有 1750 亿参数。它通过更大规模的预训练数据和优化的训练算法，提升了语言理解和生成的能力。GPT-3.5 在多样化的任务中表现出色，包括但不限于文本生成、翻译、总结、问答系统等。GPT-3.5 与 GPT-4o-mini 各自具备独特的优势和适用场景。GPT-3.5 以其强大的语言理解和生成能力，适合需要高质量文本输出和复杂任务处理的应用；
ChatGPT的GPT-4o创建图像Q版人物提示词实例展示
hellocode_的博客
04-09 2136
最近感觉GPT-4o发布的新功能真的强大，所以总结了一些提示词分享给大家，大家可以去试试，玩法多多，可以用GPT-4o生成图片，然后用可灵进行图生视频，就能去发布视频了！接下来和笔者一起来试试，把你的生成图像效果展示出来吧以下所有的图像生成工具都是：Sora 或 GPT-4o 生成图像 如下图所示。
GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(三)
大模型与Agent智能体
06-24 2237
GPT-3是一个基于Transformer的语言模型，通过不同的层次提取语言不同层面的特性，构建整个语言的语义信息，它学习的过程跟人类正常学习的过程是类似的，开始的时候是一个无监督预训练，如图5-5所示，GPT-3模型可以将网络上的所有文档下载下来，包含 3000 亿个文本标记的数据集用于生成模型的训练示例，通过遮住下一个词的方式来训练模型，然后进行预测，如果模型的预测是正确的，那么这是一个很好的结果；GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(三)
GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系
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surfirst的博客
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近年来，人工智能技术飞速发展，特别是在自然语言处理领域。GPT-4 是 OpenAI 推出的新一代大模型，而 GPT-4O 和 GPT-4O-mini 是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中，我们将详细比较 GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系，帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是 OpenAI 发布的第四代通用预训练模型，具备强大的生成和理解能力，适用于多种复杂场景。GPT-4O。
基于GPT-SoVITS-v4-TTS的音频文本推理，流式生成
Mr数据杨
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本文详细介绍了“GPT-SoVITS”语音克隆项目的全流程，从数据处理到模型训练及推理部署。首先，强调了高质量语音数据集对模型效果的重要性，并展示了如何通过UVR5、语音切分、降噪、ASR识别等工具进行数据预处理。接着，介绍了如何使用Anaconda配置GPU版本的PyTorch环境，并下载GPT-SoVITS源码及预训练模型。在模型训练阶段，详细说明了数据格式化、微调训练及模型管理的步骤。最后，通过启动后端服务和前端合成程序，用户可以进行音频合成操作。整个流程高度自动化，覆盖了从原始语音到生成模型的完整步
后端文件存储架构设计
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可以考虑基于业务类型路由（比如用户头像走CDN，合同文件走安全存储），也可以基于文件大小路由（小文件用块存储，大文件用对象存储）。我们采用的是“双写+异步复制”策略：文件同时上传到两个不同的存储服务（比如OSS和MinIO），然后通过消息队列异步完成跨区域复制。元数据层 - 文件本身的属性信息（大小、类型、创建时间）要单独存储在数据库里，和文件内容分离。设置生命周期规则自动转换存储类型，30天前的文件自动转低频，90天前的转归档。通过同步工具做双向同步，既享受了云端的弹性，又保证了关键数据的安全。
后端在分布式中的Apache Kafka
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flask后端开发（8）：Flask连接MySQL数据库+ORM增删改查
2509_94186662的博客
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在Flask中，很少会使用pymysql直接写原生SQL语句去操作数据库，更多的是通过SQLAichemy提供的ORM技术，类似于操作普通Python对象一样实现数据库的增删改查操作，而Flask-SQLAlchemy是需要单独安装的，因为Flask-SQLAlchemy依赖SQLAlchemy，所以只要安装了Flask-SQLAlchemy,SQLAlchemy会自动安装。其实就是创建一个ORM模型，而且user表有属性是username和password。一个ORM模型与一个数据库中的一张表对应。
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