论文第一作者、北京通用人工智能研究院张驰博士介绍，TongGeometry能从浩如烟海的空间组合中， 精准捕捉到具备人类数学家审美标准的高质量题目，在国际上首次实现从"模仿解题"到"自主创造"的范 式转变。 我国科研团队近日开发出全球首个同时具备自主出题和自动解题双重能力的通用人工智能系统——"通 矩模型"（TongGeometry）。相关成果"基于引导树搜索的奥数几何问题提出与解答系统"1月26日发表于 《自然·机器智能》上。 奥林匹克数学竞赛被视为人工智能逻辑推理能力的"试金石"。2024年初，DeepMind公司开发的 AlphaGeometry人工智能系统展示了AI在解题方面的巨大潜力，但其本质上是一个"被动解题者"，训练 极度依赖大规模的合成数据和昂贵的计算资源。与之相比，我国自研的TongGeometry则展现出更高维 度的智能：不仅是一个能满分交卷的"优等生"，更是一位能创造优美、新颖题目的"出题名师"。其自主 生成的3道几何新题，已正式入选2024年全国中学生数学联赛（北京赛区）及美国精英奥赛。 论文共同通讯作者、北京大学心理与认知科学学院助理教授朱毅鑫表示，这意味着中国科研团队在自动 化推理 ...

我国科研团队近日开发出全球首个同时具备自主出题和自动解题双重能力的通用人工智能系统 ——"通矩模型"（TongGeometry）。相关成果"基于引导树搜索的奥数几何问题提出与解答系统"1月26 日发表于《自然·机器智能》上。 相比AlphaGeometry需要庞大的算力集群，TongGeometry仅需单张消费级显卡即可在最多38分钟 内，解决近25年所有的奥数几何难题。 论文共同通讯作者、北京大学心理与认知科学学院助理教授朱毅鑫表示，这意味着中国科研团队在 自动化推理的逻辑核心领域实现关键技术自研，并在性能与功能多样性上全面超越以DeepMind为代表 的国际顶尖水平。同时，我们的系统在理解逻辑底层美学和自主发现科学规律方面走在了前列。这种不 依赖海量标注数据、通过内部逻辑自我演化的路径，正是通用人工智能（AGI）发展的关键。 奥林匹克数学竞赛被视为人工智能逻辑推理能力的"试金石"。2024年初，DeepMind公司开发的 AlphaGeometry人工智能系统展示了AI在解题方面的巨大潜力，但其本质上是一个"被动解题者"，训练 极度依赖大规模的合成数据和昂贵的计算资源。与之相比，我国自研的TongGeom ...