MATH 将竞赛数学确立为语言模型标准基准之一

该基准覆盖代数、几何、数论、概率等竞赛数学主题,并提供完整解题过程。

发生了什么?

MATH 数据集引入了 12,500 道具有逐步解答的高难度竞赛数学问题,用于训练与评测。

为什么重要?

此后数年,MATH 上的进展成为观察 LLM 数学推理能力变化的主要量化信号之一。

重要性说明:MATH 成为衡量多步竞赛级数学推理的长期基准,并在后续推理模型快速提升后反过来显示出基准饱和问题。

历史脉络

后续进展

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相关里程碑

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主要证据

证据与状态一览

重要性
H2 · 领域里程碑
验证状态
论文已发布
证据等级
E3 · 可检查工件
AI 角色
仅计算支持
形式保障
有形式化工件

如何理解这些标签? →

贡献与验证

数学新颖性
工具性进展
接口
非形式化, 符号
AI 贡献
AI 系统在该基准上训练与评测;基准本身由研究者构建。
人类贡献
研究者收集题目与解答、设计数据集并研究模型扩展规律。
验证状态
论文已发布 · E3 · 可检查工件 · 有形式化工件
最后审阅
2026-09-15

技术细节

系统
math-benchmark
机构
uc-berkeley
数学问题
competition-mathematics
方法
benchmarking, dataset-curation

全部来源与工件

验证历史

  • 2021-03-05 · 论文已发布 · E2 · 研究记录

    Chronicle 依据所引 primary / official source 记录该事件;该状态不表示 Chronicle 已完成独立验证。

  • 2026-09-11 · 论文已发布 · E3 · 可检查工件

    本轮 corpus 刷新增补了由作者或发布机构维护、可直接检查的公开产物。E3 表示证据已达到可检查 artifact 层级,并不等同于底层科学或数学主张已获得独立验证。

更正

当前没有记录的更正。