Правда ли ИИ стал умнее людей? Gemini обошел 139 команд на чемпионате мира ICPC

Искусственный интеллект Gemini решает проблему программирования, которая поставила в тупик 139 команд-людей на финале чемпионата мира ICPC.

Как и другие представители крупных технологических компаний, Google вложила значительные средства в разработку моделей генеративного ИИ.

Искусственный интеллект Google может очищать текстовые сообщения и анализировать информацию в интернете, но компания постоянно стремится доказать, что её генеративный ИИ обладает настоящим интеллектом.

Международная студенческая олимпиада по программированию (ICPC) подтверждает это. Google заявляет, что Gemini 2.5 участвовал в финале чемпионата мира ICPC 2025 года, завоевав золотую медаль. По словам Google, это "значительный шаг на пути к общему искусственному интеллекту".

Каждый год тысячи программистов студенческого уровня участвуют в соревнованиях ICPC, решая дюжину сложнейших задач по кодированию и алгоритмизации в течение пяти изнурительных часов. Это крупнейшее и самое продолжительное соревнование такого рода.

Для участия в ICPC Google подключила Gemini 2.5 Deep Think к удалённой онлайн-среде, одобренной ICPC. Участникам-людям давали фору в 10 минут, прежде чем Gemini начинал "думать".

По данным Google, для ICPC не создавалась новая обученная модель, как это было сделано для аналогичной Международной математической олимпиады (IMO) ранее в этом году.

Искусственный интеллект Gemini 2.5, участвовавший в ICPC, представляет собой ту же общую модель, что и в других приложениях Gemini. Однако он был "улучшен" для поиска решений в течение пяти часов соревнования, перебирая токены мышления.

По истечении отведенного времени Gemini удалось дать правильные ответы на 10 из 12 задач, что принесло ему золотую медаль.

Только 4 из 139 команд-людей удалось добиться такого же результата.

"ICPC всегда стремился установить высочайшие стандарты в решении задач", — сказал директор ICPC Билл Паучер. "Успешное вступление Gemini в эту сферу и достижение результатов золотого уровня знаменует собой ключевой момент в определении инструментов ИИ и академических стандартов, необходимых для следующего поколения".

Больше, чем просто человек

На ICPC баллы приносят только правильные решения, и время, затраченное на их решение, влияет на итоговый результат. Gemini быстро достигла верхних строк рейтинга, правильно решив восемь задач всего за 45 минут. Спустя 677 минут Gemini 2.5 Deep Think ответила на 10 правильных ответов, обеспечив себе второе место среди университетских команд.

Вы можете посмотреть все решения Gemini на GitHub, но Google выделяет задачу C как особенно впечатляющую. Эта задача, представляющая собой многомерную задачу оптимизации, вращающуюся вокруг фиктивных показателей накопления и стока "флаббера", поставила в тупик все команды-люди. Но не Gemini.

По данным Google, существует бесконечное множество возможных конфигураций резервуаров для флабберов, что затрудняет поиск оптимальной конфигурации. Gemini решила эту проблему, предположив, что у каждого резервуара есть значение приоритета, что позволило модели найти наиболее эффективную конфигурацию с помощью алгоритма динамического программирования.

После 30 минут размышлений над этой проблемой Deep Think применил вложенный троичный поиск, чтобы определить правильные значения.
Решения Gemini для ICPC этого года были оценены организаторами мероприятия, но Google также позволила Gemini 2.5 решать задачи предыдущих ICPC. Компания сообщает, что её внутренний анализ показал, что Gemini также получила статус золотой медали за вопросы 2023 и 2024 годов.

Google считает, что способность Gemini успешно выступать на подобных продвинутых академических соревнованиях предвещает будущее ИИ в таких отраслях, как полупроводниковая инженерия и биотехнологии.

Конечно, пять часов невероятно быстрой обработки выводов стоят недёшево. Google не сообщает, сколько вычислительной мощности потребовалось модели ИИ для участия в ICPC, но можно с уверенностью предположить, что это было немало. Даже более простые потребительские модели сейчас слишком дороги, чтобы приносить прибыль, но ИИ, способный решать ранее неразрешимые проблемы, может оправдать высокую стоимость технологии.