仅用提示词工程摘下IMO金牌！清华校友强强联手新发现，学术界不靠砸钱也能比肩大厂

主要观点总结

文章介绍了无需谷歌“钞能力”，两位清华校友通过设计自我迭代验证流程和提示词优化，使用通用基础模型Gemini 2.5 Pro成功解决国际数学奥林匹克竞赛（IMO）题目的故事。他们通过构建求解器和验证器，采用差异化提示词达到不同作用，实现了模型推理增强。研究团队的实验结果证明了结构化迭代流程是LLM转化为严谨数学证明的关键。两位作者黄溢辰和杨林，分别介绍了他们的学术背景和研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 创新方法：通过自我迭代验证流程和提示词优化，实现了基础模型Gemini 2.5 Pro解决复杂数学问题的能力。

研究团队通过构建求解器和验证器，采用差异化提示词，实现了模型推理增强。这种方法在解决国际数学奥林匹克竞赛题目时表现出色。

关键观点2: 突破点：结构化迭代流程是LLM转化为严谨数学证明的关键。

实验结果表明，通过结构化迭代流程，LLM能够在数学证明中取得突破，实现严谨的数学证明。

关键观点3: 作者背景：两位作者黄溢辰和杨林是清华大学数学物理基础科学实验班的本科同学，后分别深造于海外高校。

黄溢辰在物理学领域有所成就，杨林则专注于机器学习和优化理论等领域。

免责声明