他曾获得了坦福大学计算机科学博士学位，师从Chelsea Finn教授。本科毕业于加州大学伯克利分校，以最高荣誉同时获得计算机科学、应用数学与统计学三个学位。 这一采样过程类似于探索性尝试，希望至少有一个样本能部分接近正确解法。随后，再通过迭代优化这些解，最终筛选出高质量结果。 尽管Gemini 2.5 Pro擅长数学推理，但作为通用LLM，它并非专为解决极高难度数学问题而设计。一个关键限制是思维预算：即使证明一个简单事实也可能消耗数千token，而Gemini 2.5 Pro的最大上下文token为32768，这通常不足以完整解决一道IMO试题。 因此，他们将解题过程分解为多步骤，第二步的核心目标是通过额外分配32768 token的预算，让模型能够复查并延续其工作。实际监测显示，第二步的输出质量显著提升。 设想一个旨在解决复杂问题的多智能体系统：这类任务通常需要大量探索——需要让不同智能体尝试不同方法，以期其中某个能找到可行路径。
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📸 焦胜成记者 胡鹏 摄
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📸 李根旺记者 佟春江 摄
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