高阶推理（多模态和奥赛推理）
在人工智能领域，高阶推理能力是衡量模型“深度智能”的关键试金石。它由两个核心部分构成：多模态推理能力和奥赛推理能力。
- - 多模态推理能力：指模型整合文本、图像、数据图表等多种信息形式，进行跨模态关联分析与逻辑推导的能力。在教育场景中，它能帮助学生结合教材文本与图示理解力学原理；在商业分析中，可助力从业者匹配市场文字描述与销售图表，预判消费趋势。这种能力是AI应对复杂现实任务的“必备素养”。
- - 奥赛推理能力：通过国际数学奥林匹克（IMO）等权威赛事的高难度题目，检验模型在复杂逻辑结构、多步推导与创造性思维上的表现。这类题目往往没有唯一的解法，更考验AI跳出常规、寻找最优解的能力，是衡量其“深度智能”的试金石。
综合来看，多模态推理提供了处理现实复杂信息的广度，而奥赛推理则考验了解决深度逻辑问题的能力，二者共同构筑了评估人工智能高阶推理水平的完整框架，并不断拓展着AI的深度智能边界。