DeepSeek，尤其是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32b模型，在处理AIME 1问题的变体时面临着具体的挑战。这些挑战主要围绕该模型概括和应用逻辑推理的能力，以修改问题。
1。绩效下降：基于测试数据为原始AIME 1问题提供准确答案的模型。但是，当面对这些问题的变体时，其性能会大大下降。这表明虽然DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32b精通记忆和应用已知解决方案，但它努力适应新的或修改的问题设置[1]。
2。逻辑推理局限性：该模型无法有效理解问题参数的变化，这表明其逻辑推理能力的局限性。与通常可以基于理解基本原理的人类求解者不同，DeepSeek的模型可能更依赖于模式识别和记忆。这使得它们在处理小说或稍微改变的问题情景方面的有效性降低了[1]。
3。缺乏对理由的见解：如果没有洞悉价值观或问题结构变化背后的理由，准确评估和改善模型的性能变得具有挑战性。这凸显了需要更透明和可解释的AI模型，这些模型可以为其决策过程提供见解[1]。
4。概括挑战：像许多AI系统一样，DeepSeek的模型在将知识推广到新环境中面临挑战。这在数学竞赛中尤其明显，在数学竞争中，问题通常不仅需要记忆，还需要以新颖方式应用原则的能力。改善这一方面将涉及增强模型理解基本数学概念的能力，而不仅仅是识别模式[3]。
总而言之，DeepSeek在AIME 1变体中的挑战源于其对记忆和模式识别的依赖，这限制了其概括和将逻辑推理应用于修改的问题场景的能力。解决这些挑战将需要在模型对数学原则的理解和应用中的进步。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_iime_ie_performance/
[2] https://wescarroll.com/aime-math-competition-tips/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution--ai-open-source--reasoning-20-ramachandran-xakme
[4] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepseek-r1/
[5] https://artofproblemsolving.com/wiki/index.php/2024_aime_i_problems
[6] https://hidendlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-popenai-with-r1-res-rousation-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html