谷歌发布AlphaGeometry：奥林匹克级几何人工智能系统
如何增强大语言模型的推理能力将时间转换为准确性一直是业内研究的重点，数学能力是比较好实现通过自动结果判断从而让语言模型自我进化的一个方向。
DeepMind 上周推出了 AlphaGeometry，这是一款能够解决复杂几何问题的人工智能系统，其表现水平可媲美人类奥林匹克数学竞赛的金牌得主。 在一个包含 30 个奥林匹克级几何问题的基准测试中，AlphaGeometry 在规定的时间限制内成功解决了 25 个问题，超越了之前解决这些问题中 10 个的最先进系统。 相比之下，人类金牌得主平均能解决 25.9 个问题。
AlphaGeometry 结合了神经语言模型的预测功能和基于规则的推理引擎来找出解决方案。 它还采用了一种生成大量合成训练数据的方法——1亿个独特实例，使其能够在不依赖任何人类示范的情况下进行训练。 这解决了人工智能系统在处理几何和数学等复杂问题时常遇到的数据短缺问题，这些问题由于缺乏推理能力和训练数据而难以解决。
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