小红书 dots 模型在 IMO 2026 获满分金牌

小红书 dots 团队开发的内部版本 dots-note 3.0 在第 67 届国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2026）中六道题均获满分，以 42/42 分取得满分金牌，全球仅 7 位人类选手获此成绩。该模型不依赖形式化语言，直接读取原始 LaTeX 题目，通过递归自我批判能力端到端完成解题。dots-note 3.0 是 dots3 系列中最轻量级的模型，预期将开源。

此前 AI 在国际数学竞赛中通常依赖形式化语言或规则转换，而 dots-note 3.0 能直接处理自然 LaTeX 题目并完成端到端解题，且成绩超越绝大多数人类选手。这是非形式化数学推理能力的一次重要突破。

模型通过递归自我批判机制，在解题过程中反复检查、修正推理步骤，从而在未使用形式化约束的条件下准确解答复杂数学题。

该模型为轻量级且预期开源，开发者可直接集成或借鉴其递归自我批判技术，提升自身 AI 产品的数学推理能力；对于教育类产品，可考虑引入类似能力辅助数学教学。

• 在教育领域推出基于 dots-note 的自动数学解题与批改工具。
• 参照其递归自我批判机制，优化对话 AI 的逻辑校验与自纠错功能。
• 开源后建立社区，推动数学推理模型的二次开发与评测基准。

• dots-note 3.0 的训练数据与资源消耗是否公开？
• 模型在非数学推理任务（如常识推理）上的表现如何？
• 预期开源的许可证与具体时间表未说明。
• 仅 7 位人类选手满分，是否意味着 IMO 2026 题目难度偏低或模型具备超常能力？