OpenAI 荣获 IMO 金牌成绩背后的疑问与思考：
• 无工具、无编程、无联网，成绩令人印象深刻，但官方未披露关键实现细节，透明度不足。
• 模型架构与训练细节未知，仅称“新实验性通用技术”，为何优于现有模型？与 DeepMind 传闻相似成果有何异同？
• 泛化能力待验证：该模型在其他数学领域、科学问题，或非数学科学领域表现如何？适用范围有多广？
• 可能存在副作用：如输出语言不够自然（“Need sharpness: show can't be less.”等表述），推理是否更易产生幻觉？
• 兼容性问题：该系统能否结合工具、编码或网络搜索应用于其他领域？目前语言特征令人担忧。
• 输出可读性与评分有效性存疑，有学生称“AI证明难以理解，评分依赖批卷者宽容度”。
• 数学实用性尚未明确，能否助力复杂现代数学研究仍有待观察。
• 方法论与开放性挑战：未开放模型外部审查，学界如何评估其科学价值？
• 预处理程度不明，题目翻译方式（人工或机器）及是否直接从原始描述解决尚不可知。
• 经济成本高昂，推理时间与训练资源消耗及未来商业化使用成本尚无明确信息。
这一突破性成果令人瞩目，但其真正意义与影响仍需时间验证和深入探讨。
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