AI model dots-note-3.0 achieves first perfect score at IMO 2026 with self-correction mechanism
At the 67th International Mathematical Olympiad (IMO 2026), the AI model dots-note-3.0, developed by Xiaohongshu, scored a perfect 42 points across all six problems, becoming the first AI model to receive an official perfect score from IMO judges. The model's success is attributed to a self-checking and iterative correction mechanism that ensures logical rigor in its natural-language proofs. This marks a significant advancement over last year's Gemini Deep Think, which solved five of six problems for a 35-point gold-medal score.
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编辑｜杜伟 在上个月落下帷幕的第 67 届国际数学奥林匹克（IMO 2026）上，包括中国代表队三位选手（邓乐言、刘澈、张柏伦）在内，全球共有 7 名人类选手拿到了 42 分满分金牌。 同时，本届 IMO 上大放异彩的不只有这些人类选手，大模型也交出了一份满分答卷。 它正是来自小红书的「dots-note-3.0」，并由此创下了一个历史记录 —— 中国选手与中国模型，首次在 IMO 顶峰相见 。 小红书 IMO 满分夺金获人民日报报道。原链接：https://www.peopleapp.com/column/30052732612-500007612298 去年谷歌的 Gemini Deep Think 在 IMO 2025 中解出了 6 道题中的 5 道，以 35 分达到金牌标准。今年小红书 dots-note-3.0 提交的六道题均获得 7 分，成为 首个经 IMO 官方评阅取得满分的 AI 模型 。仅仅过去一年，大模型在高难度数学证明任务上又进了一步。 图源：小红书大模型后训练负责人乔超（Chao Qiao）X Post 外界的讨论很快从 42 分本身，转向这 42 分是如何拿到的。SGLang 核心成员 Chayenne Zhao、SGLang Omni 核心开发者 Yichi Zhang 以及 HuggingFace AI 研究及社区生态相关负责人 Adina Yakup 等对小红书大模型完成证明的方式给予了很高的评价。 截图自 X Post dots-note-3.0 在解题过程中反复检查漏洞、调整思路，最终交出六份完整证明。自我检查与持续修正贯穿其中，也让这份成绩有了超出数学竞赛本身的意义。 42 分的含金量 藏在六份完整证明里 相较于普通数学题，证明题要麻烦得多。一道计算题只要结果正确，通常就能完成判定。证明题检查的是整条论证，结论碰巧正确，中间的推理依然可能存在漏洞。 一段数学证明读起来十分通顺，里面可能还藏着未经证明的假设；某个推导在大部分情况下成立，但是碰到边界条件却会失效；模型甚至可能引用一个听上去熟悉、实际上并不存在的定理。这些问题很难通过比对答案发现，只能沿着证明过程逐一核查。 这正是 IMO 的特殊之处。它要求选手提交完整的自然语言证明。模型需要将每一个关键步骤写清楚，条件有没有遗漏，结论能否由前文推出，推导中是否存在逻辑跳跃，都要接受
