gemini 2.5 deep think: prestazioni eccezionali nella programmazione competitiva
Gemini 2.5 Deep Think ha recentemente conseguito un risultato straordinario, conquistando una medaglia d’oro nel prestigioso ambito della programmazione competitiva. Questo traguardo è stato raggiunto dopo una vittoria nelle competizioni matematiche di luglio.
internationale collegiale programming contest (icpc)
L’International Collegiate Programming Contest (ICPC) rappresenta la competizione di programmazione algoritmica più antica e rinomata a livello universitario, considerata da Google come un’evoluzione rispetto all’International Mathematical Olympiad per le scuole superiori. Quest’anno, studenti provenienti da circa 3.000 università in 103 paesi hanno partecipato con l’obiettivo di arrivare alla fase finale.
I partecipanti ai World Finals hanno a disposizione cinque ore per risolvere dodici problemi pratici di coding. Il sistema di ranking si basa sul tempo impiegato per risolvere i problemi, dove solo le soluzioni perfette ottengono punteggio.
risultati della competizione
Quattro squadre su 139 hanno ottenuto medaglie d’oro quest’anno. Gemini 2.5 Deep Think, partecipando in un ambiente online remoto secondo le regole dell’ICPC, ha risolto dieci dei dodici problemi in 677 minuti, dimostrando abilità nell’esecuzione del codice e nell’utilizzo di strutture dati avanzate e algoritmi.
- “Gemini ha risolto otto problemi in soli 45 minuti e altri due entro tre ore.”
- “Gemini 2.5 Deep Think si classificava al secondo posto complessivo se paragonato alle squadre umane in gara.”
soluzione innovativa al problema c
Google sottolinea come Gemini sia riuscito a risolvere un problema specifico (Problema C) che nessun’altra squadra umana è riuscita ad affrontare durante la competizione.
Il Problema C richiedeva la distribuzione di liquidi attraverso una rete di condotti interconnessi verso diversi serbatoi, cercando la configurazione ottimale per riempirli nel minor tempo possibile. La complessità deriva dalle infinite configurazioni possibili dei condotti.
Gemini ha trovato una soluzione efficace utilizzando valori prioritari per ciascun serbatoio e applicando algoritmi avanzati come la programmazione dinamica e il teorema minimax per ottimizzare i flussi nei condotti.
sforzi innovativi e apprendimento automatico
I progressi ottenuti da Gemini sono attribuiti a una serie di innovazioni nei metodi di pre-training e post-training, tecniche avanzate di apprendimento rinforzato e ragionamento multi-step che consentono all’intelligenza artificiale di esplorare diverse modalità risolutive.
L’attuale versione “leggera” disponibile dell’app Gemini rimane invariata ed è accessibile a un costo mensile di $249.99. Google evidenzia che questi risultati nella programmazione competitiva rappresentano un significativo passo avanti verso l’intelligenza artificiale generale (AGI).
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