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小红书大模型IMO满分夺金，第三题解法让冠军选手直呼优雅
小红书大模型dots-note-3.0在IMO 2026中以满分42分获得金牌，成为中国首个获得IMO官方金牌水平认证的大模型，也是全球第二个达到此成绩的模型（此前谷歌Gemini为5/6题）。文章重点介绍了模型用自然语言端到端推理、在第三题中以归纳法取代常规图论解法、以及Agentic推理系统稳定性等能力。本文适合关注大模型基础能力、推理评测、以及中国AI竞赛表现的读者阅读。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍小红书大模型dots-note-3.0在IMO 2026中以满分42分获得金牌，证明其具备可迁移的通用推理能力，进入值得行业认真审视的基础模型玩家行列。
- ▍模型在第三题（组合博弈）中采用了归纳法替代常规的图论转化解法，被CMO金牌得主评价为「结构紧凑、逻辑自然、直击本质」。
- 012026年IMO金牌线为29分，去年为35分，下降6分；小红书模型满分42分，比金牌线高出13分。
- 02模型仅用自然语言端到端完成读题、解析、写证明全过程，无需先翻译成Lean等形式化语言。
- 03推理过程中智能体使用自然语言结合Python代码执行，并借助递归自我批判能力审视自身论证。
- 04模型在当届IMO严格流程下测试：每比赛日结束后才收到题目，须在规定期限内提交PDF答卷，由多国评审员按正式标准审阅。
- 05双CMO金牌得主刘涵祚评价：「模型最终给出了一条正确且漂亮的证明思路……即使放在IMO解答中，也属于较为简洁优雅的一类。」
- 06CMO金牌得主汪千桐评价：「dots直接攻克了题目最难、也最本质的部分……看完以后，会觉得每一步都顺理成章，但人类选手很难想到。」
- 07同日，Fable 5大模型参与构造了一个雅可比猜想反例，该猜想自1939年提出以来悬而未决87年。
反方 / 局限
- — 文章未提及模型推理过程中的失败案例或计算/能源成本，也未说明模型在人机协作评测中的局限性（如对特殊符号或长文本的依赖）。
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