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一觉醒来，OpenAI 的大模型又完成了一项壮举！
在全球顶级编程赛事之一 ——2025 年国际信息学奥林匹克（IOI）中，OpenAI 的推理模型取得了足以摘得金牌的高分，并在 AI 参赛者中排名第一！
IOI 2025（即第 37 届国际信息学奥林匹克）在玻利维亚的苏克雷举行，7 月 27 日正式开幕，并已于 8 月 3 日落下了帷幕。在此次赛事中，中国队大获全胜，全员金牌夺冠。
而就在不久前，OpenAI 刚刚在 IMO（国际数学奥林匹克竞赛）2025 中拿到了金牌级别的成绩。
在比赛中，OpenAI 参加了 IOI 的在线 AI 赛道，在 330 位人类参赛者中，所用推理模型的得分只落后于 5 位人类选手，拿下了 AI 参赛者中的 No 1。
与人类选手一样，OpenAI 遵守了 5 小时答题时间和 50 次提交的限制。
同样地，OpenAI 没有使用互联网或 RAG（检索增强生成），仅能访问一个基础的终端工具。
OpenAI 使用了一组通用推理模型，并且没有针对 IOI 进行专门的训练。唯一的辅助策略是选择要提交的解答，并与 IOI API 建立连接。
相较于去年 IOI 的表现，OpenAI 今年的这一成绩实现了巨大飞跃。
去年，OpenAI 仅差一点就拿到了铜牌，并且当时依赖一个更加人工定制的测试策略。短短一年的时间，OpenAI 的成绩就从第 49 百分位跃升到第 98 百分位！
过去几周，OpenAI 在 AtCoder 世界总决赛、IMO 和 IOI 上都取得非常好的成绩，展示了最新研究方法带来的巨大进步，这些让人非常兴奋。OpenAI 正努力构建更聪明、更强大的模型，未来将尽快将它们带入主流产品中。
下图为备战 IOI 2025 的团队成员以及长期推动 OpenAI 竞技编程的团队成员。
OpenAI 联合创始人、总裁 Greg Brockma 盛赞了此次 IOI 中自家模型「金牌级的表现」。
OpenAI 专注于多步推理、自博弈和多智能体 AI 的研究科学家 Noam Brown 表示，「重要的启示是：我们在 IMO 上取得金牌的模型就是最好的竞赛编程模型。」
他分享了更多的细节：在 IMO 结束后，他们对 IMO 金牌模型进行了全面评测，发现它不仅在竞赛数学方面表现最佳，在包括编程在内的许多其他领域也是最强的模型。
所以，团队决定直接使用完全相同的 IMO 金牌模型，不做任何改动，将它应用到 IOI 竞赛系统中。
IOI 比赛中的辅助策略包括：先从几个不同的模型中采样解答，然后再用另一个模型结合启发式方法来筛选要提交的解答。最终获得了金牌，在所有参赛选手中排名第 6。
事实证明，在 OpenAI 采样的所有模型中，IMO 金牌模型的表现确实是最好的。
对于此次 OpenAI 在 IOI 赛事中取得金牌，网友感叹到：没有专门训练就取得了这样的成绩，很了不起，这意味着通用推理能力正变得非常强大。
对于这个模型的「真身」，大家也是各种猜测。
也许正如下面这位网友所言，大家现在迫不及待想看到 OpenAI 推出采用在 IMO 和 IOI 2025 夺金推理模型的相同（或更强）技术的公开版本！看起来将会是又一次全方位的重大飞跃。
所以，OpenAI，别光顾着自夸，赶紧发布吧。
文章来自微信公众号 “ 机器之心 ”
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务，如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址：https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目，与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同，GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG，Agent，模型管理等一站式AI开发的工具平台，并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手，可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址：https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目，该项目在大文件解析方面做的更出色，拓展编排方面相对弱一些。
项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储，并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址：https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG，Agent，大模型管理等AI项目开发的工具平台，比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI
