Gemini Deep Think, a differenza del “fratello” di ChatGpt, ha partecipato ufficialmente alle competizioni. Potremmo trovarci a un passo dal risolvere problemi di matematica fino a ora irrisolti da noi umani<\/p>\n
Adesso i modelli di intelligenza artificiale competono con gli studenti di scuola superiore alle olimpiadi di matematica, e vincono pure. Sia Google sia OpenAI<\/b>, infatti, hanno reclamato la medaglia d’oro <\/b>per essere riusciti a risolvere cinque sui sei quesiti presentati dal comitato delle Olimpiadi Internazionali di Matematica <\/b>ai giovani partecipanti.
Se dovessimo scegliere la vincitrice fra le due aziende sulla base di chi ha reclamato per prima la vittoria, allora potremmo dire che il modello di OpenAI \u00e8 al primo posto. In un messaggio pubblicato su X, il ricercatore Alexander Wei ha segnalato per primo l’eccellente risultato del “fratello” di ChatGpt:\u00a0\u00abSono felice di condividere che il nostro large language model “pensante”<\/b>\u00a0ha superato la pi\u00f9 grande sfida per l’AI: la medaglia d’oro nella pi\u00f9 prestigiosa competizione matematica del mondo\u00bb.<\/p>\n
Ma OpenAI non era registrata alle competizioni. A differenza di Google e del suo modello ragionante DeepMind, che per il secondo anno di fila ha partecipato ufficialmente alla gara<\/b> (l’anno scorso si era qualificata per una medaglia d’argento). \u00abQuest’anno abbiamo fatto parte di una coorte inaugurale in cui i risultati dei nostri modelli sono stati ufficialmente valutati e certificati <\/b>dai coordinatori delle Olimpiadi internazionali di matematica secondo gli stessi criteri utilizzati per le soluzioni degli studenti\u00bb, ha scritto il team in una comunicazione ufficiale<\/a>. Nessuno dei due modelli, insomma, si \u00e8 messo in competizione diretta con gli studenti (umani) che hanno partecipato alla gara, ma vincere le olimpiadi di matematica rimane comunque una cartina di tornasole per capire a che punto sono arrivati i large language models nei ragionamenti complessi e non solo nella generazione di testi.
Vincere usando il linguaggio naturale<\/p>\n Come abbiamo detto, entrambi i modelli hanno risolto cinque problemi, rimanendo nei limiti delle 4.5 ore di gara<\/b> ed essendo valutati con gli stessi criteri che il comitato olimpico usa per gli esseri umani. E proprio in virt\u00f9 di questo il modello di Google \u2014\u00a0 chiamato Gemini Deep Think <\/b>\u2014 potr\u00e0 ricevere una certificazione ufficiale dei propri successi. Perdere alle competizioni di hacking<\/p>\n Non sono solo vittorie. La settimana scorsa OpenAI ha chiuso una gara simile con una sconfitta. Ma di pochissimo. Stiamo parlando delle AtCoder World Tour Finals 2025 Heuristic, un nome lunghissimo per indicare una competizione di hacking <\/b>che si \u00e8 tenuta a Tokyo e da cui \u00e8 uscito vincitore un giovane sviluppatore polacco, Przemys\u0142aw “Psyho” D\u0119biak.\u00a0\u00abL’umanit\u00e0 ha prevalso (per ora!)<\/b>\u00bb, ha scritto il vincitore su X. \u00abSono completamente esausto… Sono a malapena vivo\u00bb.<\/p>\n La competizione prevedeva un unico problema di ottimizzazione da svolgersi in 600 minuti. Alla fine della gara, lo sviluppatore ha vinto con un distacco di appena il 9,5% rispetto al modello <\/b>(non disponibile per il pubblico) di OpenAI. Una medaglia d’argento per OpenAIAHC, quindi, guadagnata con il sudore dei circuiti e dei processori, che potrebbe anticipare una vittoria per l’anno prossimo, com’\u00e8 successo a Google con le Olimpiadi di matematica.<\/p>\n
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A differenza degli altri modelli di AI “in gara” realizzati da aziende minori, che hanno dovuto ricevere la versione “tradotta” delle domande espresse in linguaggio umano, per quelli di OpenAI e Google non c’\u00e8 stato bisogno di un intermediario e hanno potuto “agire” in autonomia dall’inizio alla fine<\/b>. Il successo quindi \u00e8 doppio: non solo in termini di ragionamento e capacit\u00e0 di risolvere problemi complessi, ma anche di comprendere e interpretare i problemi di matematica senza interventi umani. Secondo Junehyuk Jung, professore di matematica alla Brown University e ricercatore ospite dell’unit\u00e0 DeepMind AI di Google, si tratta di un passo in avanti che potrebbe avvicinarci sempre di pi\u00f9 al giorno in cui le intelligenze artificiali saranno capaci di risolvere problemi di matematica avanzata fino a ora irrisolti <\/b>da noi esseri umani.<\/p>\n