HLE首次突破60分！Eigen-1基于DeepSeek V3.1领先GPT-5
就在最近，由耶鲁大学唐相儒、王昱婕，上海交通大学徐望瀚，UCLA万冠呈，牛津大学尹榛菲，Eigen AI金帝、王瀚锐等团队联合开发的
最令人振奋的是，这一成就并非依赖闭源超大模型，而是完全基于开源的DeepSeek V3.1搭建。
在这个开源底座上，研究团队通过叠加Monitor-based RAG（隐式知识增强）、HSR（分层解法修复）、QAIR（质量感知迭代推理）三大创新机制，实现了质的飞跃。
当大模型在MMLU、GPQA等传统基准上纷纷“卷到90分”时，这些测试逐渐失去了区分力。为了追踪AI在科学推理前沿的真实进展，Center for AI Safety与Scale AI联合推出了“人类最后的考试”（Humanity’s Last Exam，HLE）——
涵盖数学、自然科学、工程学、人文社科等百余领域共3000道博士级难题，被视为AI知识推理的终极试炼。
而HLE Bio/Chem Gold则是HLE的黄金标准子集，包含149道经过领域专家人工审核和纠正的题目。
相比原始HLE数据集，这个子集排除了可能存在歧义或错误答案的问题，确保了标签的准确性和可靠性，因此成为评估AI科学推理能力最可信的基准。
正是在HLE Bio/Chem Gold子集上，Eigen-1系统首次跨越60分大关，而这背后离不开其三大创新机制。
传统的检索增强生成（RAG）系统就像一个频繁暂停的视频播放器——每次需要外部知识时，都必须中断推理流程、构建查询、处理结果，再重新整合上下文。
研究团队将这种开销形象地称为“工具税”（Tool Tax）——每次工具调用都会打断思考流程，导致上下文丢失。
传统RAG系统的“工具税”问题在下图的人口遗传学案例中展现得淋漓尽致。左侧显示模型过度自信地使用错误公式，右侧则展示了即使通过显式RAG获得正确公式，推理流程的中断导致模型无法将知识重新整合到原始问题中。
实验数据显示，与显式RAG相比，Monitor-based RAG将token消耗减少53.5%，将工作流迭代次数减少43.7%，同时保持了更高的准确率。
见下图单倍型计数案例，Monitor检测到重组约束的不确定性，Querier生成针对性查询，Injector注入两个关键事实，使模型能够排除无效案例并得出正确的30个单倍型答案。
而Eigen-1引入的分层解决方案精炼（HSR）打破了这种假设。HSR采用“锚点—修复”结构：一个候选作为 anchor，其余作为参考依次修正，形成层次化协作。
在HSR框架下，每个候选解决方案轮流充当“锚点”，其他方案则作为“参考”提供针对性修正。这种设计让强方案能够吸收弱方案的有价值见解，而不是简单地进行平均。
具体包括四种修复维度：逻辑补全（填补缺失的推理步骤）、数值修正（纠正计算错误）、方法替换（用更优策略替代较弱方法）、表达优化（提升清晰度而不改变实质）。
面对昆虫识别和花朵计数的复合任务，锚点解决方案最初选择了ResNet（选项C）deepseek，但存在部署时间计算错误。通过引入其他解决方案作为参考，系统进行了四类针对性修正。
质量感知迭代推理（QAIR）能根据解答质量自适应地调整迭代深度：高质量解答可提前收敛，低质量解答则触发更多探索，从而在效率与准确率之间取得平衡。
该机制为每个方案评估三个维度：逻辑性、答案正确性、解释完整性。只有未达标的方案才会进入下一轮修正，避免在低质量候选上浪费计算资源。
Figure 7的饼图揭示了一个关键洞察：92.78%的错误涉及推理过程问题，88.66%涉及知识应用问题，且两者存在大量重叠。
相比之下，执行遵循错误（13.40%）和理解错误（9.28%）占比较小，说明模型在指令理解和执行层面已经相对成熟。
基线系统在没有任何外部知识的情况下只能达到25.3%的准确率，消耗483.6K tokens。加入显式RAG后，准确率提升到41.4%，但代价是工作流步骤从43.4激增到94.8，这正是“工具税”的直观体现。
当引入Monitor组件后，虽然准确率略降至34.5%，但token消耗骤降至218.4K，工作流步骤也降至51.3。
随着Querier和Injector的加入，准确率恢复到40.3%。HSR的引入将准确率提升至43.7%，最后QAIR将完整系统的准确率推至48.3%，同时保持了高效的资源利用（218.9K tokens，53.4步骤）。
消融实验从另一个角度验证了各组件的必要性。移除Monitor导致token消耗激增至461.3K，工作流步骤增至95.3，显示了隐式增强的巨大价值。
移除HSR或QAIR分别导致准确率降至44.8%和43.7%，证明了层级精炼和质量感知迭代的重要作用。
在信息检索任务（339个样本）中，解决方案之间的一致性与准确率呈现较弱的正相关（斜率0.369），意味着不同的检索路径和视角能带来互补信息，多样性是有益的。
而在推理任务（392个样本）中，情况完全相反——一致性与准确率呈现强正相关（斜率0.851），表明当多个推理路径得出相同结论时，这个结论很可能是正确的。
最后，作者通过对比准确率提升与token减少的关系，直观展示了隐式增强相对于显式RAG的巨大优势。
传统的基线+RAG方案虽然能提升准确率，但以巨大的计算开销为代价，在图中表现为向右上方延伸（准确率提升但token增加）。
而Eigen-1则位于左上象限，在大幅提升准确率的同时减少了53.5%的token消耗，工作流迭代次数也从94.8步降至53.4步，减少了43.7%。这种“既要又要”的成果，正是架构创新的价值所在。
Eigen-1首次突破60分的意义远超一个基准测试：Eigen-1更预示着AI辅助科学研究的新范式。
当AI能够真正理解和推理人类知识前沿的复杂问题时，它将成为科学家的强大助手，加速从基础研究到应用转化的全过程。
研究团队表示，未来将继续优化架构设计，探索向其他科学领域的扩展，并研究如何将这些技术整合到更广泛的科学工作流中。随着更多研究者加入这一开源生态，我们有理由期待科学AI将迎来更快速的发展。
正如团队所言：“HLE可能是我们需要对模型进行的一次重要的考试，但它远非AI的最后一个基准。”当开源社区携手推进，人类与AI协作探索未知的新时代正在加速到来。原文出处：HLE首次突破60分！Eigen-1基于DeepSeek V3.1领先GPT-5，感谢原作者，侵权必删！
