技术突破 - 中国科研团队成功开发出全球首个同时具备自主出题、自动解题能力的通用人工智能系统“通矩模型”[1] - 该系统在性能上达到国际顶尖水平，在功能多样性和效率方面实现飞跃[1] - 系统的技术核心在于神经符号引导树搜索架构，将几何世界建模为有限树上的马尔可夫过程，使图形构建变成有序的随机演化过程，避免了无效的重复尝试[1] - 团队创新性地引入“规范化表示”技术，能自动识别、合并对称或同构的拓扑结构，将庞杂的搜索空间压缩几个数量级[1] - 系统在寻找解题“灵感”时，通过价值函数来模拟人类的数学审美[1] 性能与效率 - “通矩模型”仅需一张普通的国产消费级显卡，即可在最多38分钟内解决近25年来所有的国际数学奥林匹克竞赛的几何难题[1] - 相比谷歌DeepMind的AlphaGeometry需要依赖庞大的算力集群进行训练和推理，“通矩模型”在计算资源需求上显著降低[1] - 该系统遵循“小数据、大任务”的范式，证明了人工智能可以不依赖“暴力计算”，而是通过理解逻辑底层的对称性与美感实现自主科学发现[1] 解决的问题与优势 - 系统成功应对了AI在平面几何领域长期面临的两大挑战：“组合爆炸”（搜索空间呈指数级增长）和“高质量数据匮乏”[1] - 与主要依赖大规模离线合成数据和庞大计算资源的AlphaGeometry相比，“通矩模型”不仅是解题的“优等生”，更是能从无到有创造出具备数学审美价值题目的“金牌教练”[1] - 该成果标志着我国在自动化推理和具身智能的逻辑核心领域实现关键技术自研自控[1] 应用与影响 - 由该系统自主生成的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，这是AI原创题目首次进入高规格人类数学竞赛[1] - 相关成果近日发表于国际学术期刊《自然·机器智能》[1] - 该成果由北京通用人工智能研究院主导，集结了北京大学多个相关院系的科研力量，体现了我国在通用人工智能基础研究领域“学—研—产”深度融合的正向研发优势[1] 行业意义 - 在人工智能领域，奥林匹克数学竞赛一直被视为衡量机器逻辑思维与空间想象力的重要标准[1] - 平面几何问题因其独特的数值精度与空间直觉的结合，被认为是自动化推理的关键环节[1] - 这一突破标志着我国在相关领域达到国际顶尖水平[1] - 未来，团队将继续沿“小数据，大任务”的研究范式拓展通用人工智能模型，推动中国人工智能实现新突破[1]