技术突破与核心能力 - 中国科研团队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）[1] - 该系统实现了从“模仿解题”到“自主创造”的范式转变 能精准捕捉具备人类数学家审美标准的高质量题目[1] - 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[1] 性能与效率优势 - 相比DeepMind的AlphaGeometry需要庞大算力集群 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[2] - 该系统不依赖海量标注数据 通过内部逻辑自我演化 在理解逻辑底层美学和自主发现科学规律方面走在前列[2] 行业地位与意义 - 该成果标志着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[2] - 这种发展路径被认为是通用人工智能（AGI）发展的关键[2]

文章核心观点 - 中国科研团队开发出全球首个兼具自主出题与自动解题能力的通用人工智能系统“通矩模型”（TongGeometry），实现了从“模仿解题”到“自主创造”的范式转变，并在性能与功能多样性上全面超越以DeepMind的AlphaGeometry为代表的国际顶尖水平 [1][2] 技术突破与能力 - 系统具备“出题”与“解题”双重能力，不仅能像“优等生”一样满分解题，更能像“出题名师”一样创造优美、新颖的题目 [1] - 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 [1] - 系统能从浩如烟海的空间组合中，精准捕捉具备人类数学家审美标准的高质量题目 [1] 性能与效率优势 - 相比AlphaGeometry需要庞大的算力集群，TongGeometry仅需单张消费级显卡即可运行 [2] - 该系统能在最多38分钟内，解决近25年所有的奥数几何难题 [2] 技术路径与行业意义 - 该系统不依赖海量标注数据，通过内部逻辑自我演化，是通用人工智能（AGI）发展的关键路径 [2] - 中国科研团队在自动化推理的逻辑核心领域实现了关键技术自研 [2] - 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 [2]

目前，TongGeometry的原创能力已得到专业学术界和竞赛圈的认可。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（Ersatz Math Olympiad），这是AI 原创题目首次进入高规格人类数学竞赛。 这一成果标志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 上全面超越了以DeepMind为代表的国际顶尖水平。 我国科研团队开发出全球首个同时具备自主出题（Proposing）和自动解题（Solving）双重能力的通用 人工智能系统——"通矩模型"（TongGeometry）。相关成果26日发表于《自然·机器智能》。 2024年初，DeepMind开发的AlphaGeometry展示了AI在解题方面的巨大潜力。然而，AlphaGeometry本 质上是一个"被动解题者"，其训练极度依赖于大规模的合成数据和昂贵的计算资源。与之相比，我国科 研团队自主研发的TongGeometry则展现出了更高维度的智能：它不仅是一个能够满分交卷的"优等生"， 更是一位能够创造优美、新颖题目的"出题名师"。 论文第一作者、北京通用人工智能研 ...

在性能表现上，TongGeometry展现了极高的国产原创技术优越性。相比AlphaGeometry需要庞大的算力 集群，TongGeometry仅需单张消费级显卡（如RTX 4090）即可在最多38分钟内，解决近25年所有的奥 数几何难题，其推理效率和准确率均达到世界顶尖水平。此外，该系统通过创新的"规范化表示"技术， 将搜索空间压缩了几个数量级，有效解决了传统方法中的路径爆炸问题。 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，TongGeometry的意义不仅在 于解题速度的提升，更在于它通过模拟人类数学家的直觉和审美，实现了"小数据、大任务"的范式转 化。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。"我们的系统不仅能与国际最先进的AI系统对标，更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。"他说。 来源：科技日报 科技日报记者 杨雪 我国科研团队开发出全球首个同时具备自主出题（Proposing）和自动解题（Solving）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 ...