GAUSS: Evaluación General de Habilidades Estructuradas Subyacentes en Matemáticas Estamos emocionados de lanzar GAUSS, un estándar de inteligencia artificial en matemáticas de próxima generación diseñado para superar las limitaciones de baja resolución de habilidades en los estándares actuales. Qué hace GAUSS perfila LLMs a través de 12 dimensiones de habilidades cognitivas, abarcando conocimiento, razonamiento, aprendizaje y creatividad, ofreciendo una visión precisa y completa de la capacidad matemática de los modelos. Por qué es importante Al exponer fortalezas y debilidades a un nivel detallado, GAUSS sienta las bases para avanzar en la inteligencia artificial matemática desde el reconocimiento de patrones superficial hacia un razonamiento y comprensión genuinos. Lo que encontramos Al aplicar GAUSS a GPT-5 Thinking, aprendimos: ✅ Fuerte en recuerdo de taxonomía, evaluación de argumentos, comprobaciones de plausibilidad, resumen de artículos avanzados y planteamiento de problemas ❌ Débil en aplicación de teoremas, cálculo simbólico, aplicación de estrategias de resolución de problemas, intuición geométrica y generalización. Qué sigue Estamos construyendo conjuntos de problemas curados con rúbricas a través de la colaboración comunitaria, gráficos de habilidades para LLMs y un autoevaluador de IA, fundamentos para el entrenamiento de modelos hacia la superinteligencia matemática. Invitamos calurosamente a todos a unirse a la comunidad GAUSS, contribuir con problemas a través de nuestro portal y ayudar a dar forma al futuro de la IA en matemáticas. Este trabajo fue liderado por mí y Jiaxin Zhang (@JiaxinZhang626) en @hyperbolic_labs / @Caltech, junto con Qiuyu Ren y Tahsin Saffat en @UCBerkeley, Lily Liu (@eqhylxx) en @UCBerkeley → ahora en @OpenAI, Zitong Yang (@ZitongYang0) en @Stanford, Prof. Banghua Zhu (@BanghuaZ) en @nvidia / @UW, y Prof. Yi Ma (@YiMaTweets) en @UCBerkeley / @HKUniversity. Enlaces y detalles a continuación 👇 (1/n)