摘要：Gemini Flash-Thinking的盲目泛化解答结构与清晰度不同模型的解答在结构清晰度上差异显著。1. 优质范例：o3-mini和o1-Pro的解答逻辑清晰、层次分明2. 典型缺陷：Flash-Thinking和QwQ常产生混乱难解的应答，有时在同一解
Gemini Flash-Thinking的盲目泛化解答结构与清晰度不同模型的解答在结构清晰度上差异显著。1. 优质范例：o3-mini和o1-Pro的解答逻辑清晰、层次分明2. 典型缺陷：Flash-Thinking和QwQ常产生混乱难解的应答，有时在同一解法中混杂多个无关思路OpenAI训练模型在可读性上超厉害！这说明，专门针对解答连贯性开展训练，能大幅提升输出质量。反观其他模型，在这方面明显不够上心。参考资料：https://files.sri.inf.ethz.ch/matharena/usamo_report.pdfhttps://x.com/mbalunovic/status/1904539801728012545https://maa.org/maa-invitational-competitions/原标题：《美国奥数题撕碎AI数学神话，顶级模型现场翻车！最高得分5%，DeepSeek唯一逆袭》 来源：晋城教育
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