From Struggle (06-2024) to Mastery (02-2025) LLMs Conquer Advanced Algorithm Exams and Pave the Way for Editorial Generation

📄 arXiv: 2506.04965v1 📥 PDF

作者: Adrian Marius Dumitran, Theodor-Pierre Moroianu, Vasile Paul Alexe

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-05

备注: 15 pages Pre-print Paper accepted to ITS 2025

💡 一句话要点

评估大型语言模型在高级算法考试中的表现与教育应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 算法考试 教育技术 生成性AI 多语言处理

📋 核心要点

  1. 当前大型语言模型在复杂算法考试中的表现仍存在不足，尤其是在图形任务上。
  2. 本研究通过对多种LLMs的评估，提出了利用其强大推理能力来支持教育的核心思路。
  3. 实验结果显示，最新模型在算法考试中得分与顶尖学生相当，且在多语言环境中表现出色。

📝 摘要（中文）

本文全面评估了最新的大型语言模型（LLMs）在具有挑战性的大学算法考试中的表现。通过对多个模型在罗马尼亚考试及其高质量英文翻译上的测试，我们分析了LLMs的问题解决能力、一致性和多语言表现。实证研究表明，最新模型不仅取得了与顶尖学生相当的分数，还在复杂的多步骤算法挑战中展现了强大的推理能力，尽管在图形任务上仍存在困难。基于这些发现，我们探讨了LLMs在教育环境中生成高质量编辑内容的潜力，为教师提供了增强学生反馈的强大工具。本文讨论的见解和最佳实践为生成性人工智能在高级算法教育中的进一步整合铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在大学级算法考试中的表现评估问题，尤其是其在复杂问题上的推理能力和多语言适应性。现有方法在处理图形任务时存在明显不足。

核心思路：论文的核心思路是通过系统评估不同LLMs在算法考试中的表现，探索其在教育中的应用潜力，特别是生成高质量的教学内容。这样的设计旨在验证LLMs的推理能力和多语言处理能力。

技术框架：研究采用了多模型比较的技术框架，首先在罗马尼亚考试上进行测试，然后在其英文翻译上进行验证。主要模块包括模型选择、考试内容设计、性能评估和结果分析。

关键创新：最重要的技术创新在于将最新的LLMs应用于复杂的算法考试评估中，展示了其在多步骤问题上的推理能力，与传统的教育评估方法形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，选择了多种最新的LLMs，设置了适当的评估标准和损失函数，以确保模型在不同语言和任务上的一致性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，最新的LLMs在算法考试中取得了与顶尖学生相当的分数，尤其在复杂的多步骤问题上表现出色，尽管在图形任务上仍有待提升。这一发现为教育领域的生成性AI应用提供了重要的实证支持。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术和智能辅导系统，LLMs可以帮助教师生成个性化的反馈和教学材料，从而提升学生的学习体验和效果。未来，随着技术的进步，LLMs在教育中的应用将更加广泛，可能会改变传统的教学模式。

📄 摘要（原文）

This paper presents a comprehensive evaluation of the performance of state-of-the-art Large Language Models (LLMs) on challenging university-level algorithms exams. By testing multiple models on both a Romanian exam and its high-quality English translation, we analyze LLMs' problem-solving capabilities, consistency, and multilingual performance. Our empirical study reveals that the most recent models not only achieve scores comparable to top-performing students but also demonstrate robust reasoning skills on complex, multi-step algorithmic challenges, even though difficulties remain with graph-based tasks. Building on these findings, we explore the potential of LLMs to support educational environments through the generation of high-quality editorial content, offering instructors a powerful tool to enhance student feedback. The insights and best practices discussed herein pave the way for further integration of generative AI in advanced algorithm education.