在人工智能領域，一個令人矚目的消息悄然傳出：OpenAI的一個小型團隊僅憑三人之力，竟成功打造出一個在國際數學奧林匹克競賽（IMO）中奪得金牌的模型。這一驚人成就的背后故事，在一次媒體訪談中逐漸浮出水面。

項目負責人Alexander Wei、新加入的研究工程師Sheryl Hsu以及高級研究科學家Noam Brown，構成了這個創造歷史的核心團隊。盡管Sheryl Hsu今年三月才加入團隊，但他們的共同努力使得項目在短時間內取得了突破性進展。

據透露，該項目從構思到成型，僅僅用了兩三個月的時間，其成果之顯著，出乎所有人的預料。大型語言模型在IMO中摘金，不僅標志著AI數學能力的飛躍，更展現了其在應對復雜、難以驗證任務時的技術進步。

訪談中，團隊分享了項目的諸多細節。早在2021年，OpenAI內部就已開始討論贏得IMO金牌的可能性，盡管相關算法和思路的醞釀已持續數月，但真正的集中攻關只在競賽前的兩三個月內展開。

核心團隊的三人組合，由Alex主導技術開發。起初，他的新技術方案遭遇了質疑，但隨著他在處理難以驗證任務上展現出顯著成效，方案逐漸獲得了團隊和公司的支持。Alex、Cheryl和Noam，他們共同書寫了這段傳奇。

關于AI生成的數學證明，團隊坦言其風格獨特，甚至可以被形容為“糟糕”或“富有創意”。這些證明充滿了機器的邏輯，對人類而言晦澀難懂。然而，為了保持透明度，OpenAI并未對這些證明進行可讀性優化，而是將它們原封不動地發布在GitHub上，供全球學者查閱。

在IMO競賽中，模型面對傳統上最為困難的第三題和第六題時，選擇了對第六題“不作答”。團隊并未將此舉視為失敗，反而認為它顯示了模型對自身能力邊界的清晰認知。在無法解決問題時，模型選擇了放棄，而非像過去的AI那樣編造錯誤答案，這一轉變被視為積極的信號。

當被問及AI是否能在短期內解決“千禧年大獎難題”時，Alex表示這些難題仍遙不可及。他用量化對比來闡述差距：AI從解決簡單的小學數學題，躍升至攻克IMO難題，但研究級數學難題的突破，可能需要天才數學家花費數千小時。因此，盡管團隊對取得的進展感到興奮，但也對未來挑戰保持謙卑。

Noam指出，當模型“思考”時間極長時，評估本身成為巨大瓶頸。目前，團隊正面臨如何有效評估長時間思考的模型的挑戰。同時，multi-agents系統在項目中扮演了重要角色，盡管具體技術細節不便透露，但團隊強調了通用技術在項目中的應用。

對于為何不使用Lean這種形式化證明工具，團隊解釋說，他們的首要任務是發展通用的推理能力。雖然Lean對數學家有價值，但其局限性在于只能處理嚴格形式化的問題，而現實世界中的問題遠不止于此。因此，團隊選擇了自然語言推理作為優先發展方向。

Cheryl證實，該項目是在與其他OpenAI產品相似的基礎設施上構建的，這再次印證了其方法的通用性。團隊期望這些技術能夠被應用于推理的其他領域，從而持續改進包括ChatGPT在內的所有模型。

訪談最后，團隊表示，讓模型學會提出新穎的、有價值的問題，是繼解決問題之后AI需要克服的下一個巨大障礙。同時，他們也期待數學家們能利用這個強大的新工具來挑戰更多難題。