在人工智能邏輯推理領(lǐng)域，一項來自中國科研團(tuán)隊的創(chuàng)新成果引發(fā)全球關(guān)注。該團(tuán)隊成功研發(fā)出全球首個具備自主命題與解題能力的通用人工智能系統(tǒng)——“通矩模型”（TongGeometry），相關(guān)研究論文以“基于引導(dǎo)樹搜索的奧數(shù)幾何問題提出與解答系統(tǒng)”為題，發(fā)表于國際頂級期刊《自然·機(jī)器智能》。這一突破標(biāo)志著我國在自動化推理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)自主可控，并在性能與功能維度上全面超越國際同類系統(tǒng)。

奧林匹克數(shù)學(xué)競賽向來被視為檢驗AI邏輯推理能力的“終極考場”。此前，DeepMind推出的AlphaGeometry雖在解題領(lǐng)域表現(xiàn)亮眼，但其本質(zhì)仍屬于“被動解題者”——依賴海量合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練，且需要龐大算力集群支持。相比之下，TongGeometry展現(xiàn)出更高階的智能特征：它不僅能以滿分水準(zhǔn)解決近25年所有奧數(shù)幾何難題，更具備自主設(shè)計兼具美學(xué)價值與創(chuàng)新性題目的能力，實現(xiàn)了從“模仿解題”到“主動創(chuàng)造”的范式躍遷。

研究團(tuán)隊通過構(gòu)建獨特的“對偶性模型”破解了命題與解題的深層關(guān)聯(lián)。北京通用人工智能研究院張馳博士指出：“當(dāng)幾何命題的證明難度遠(yuǎn)超其構(gòu)建復(fù)雜度時，便天然具備奧賽題目的審美價值。系統(tǒng)通過量化這種對偶關(guān)系，能從海量空間組合中精準(zhǔn)篩選出符合人類數(shù)學(xué)家審美標(biāo)準(zhǔn)的高質(zhì)量題目。”這一創(chuàng)新機(jī)制使TongGeometry成為首個能自主生成競賽級幾何題的AI系統(tǒng)，其命題質(zhì)量已通過專業(yè)學(xué)術(shù)評審驗證。

在技術(shù)性能層面，TongGeometry展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。該系統(tǒng)采用“規(guī)范化表示”技術(shù)將搜索空間壓縮數(shù)個數(shù)量級，有效規(guī)避傳統(tǒng)方法中的路徑爆炸問題。實驗數(shù)據(jù)顯示，僅需單張消費級顯卡（如RTX 4090），系統(tǒng)即可在38分鐘內(nèi)完成所有測試題解答，推理效率與準(zhǔn)確率均達(dá)世界頂尖水平。這種“小算力、高精度”的特性，為通用人工智能的落地應(yīng)用開辟了新路徑。

北京大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院朱毅鑫教授強(qiáng)調(diào)，系統(tǒng)的核心價值不在于解題速度，而在于其模擬人類數(shù)學(xué)直覺的認(rèn)知機(jī)制。通過構(gòu)建“小數(shù)據(jù)、大任務(wù)”的學(xué)習(xí)范式，TongGeometry擺脫了對海量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，實現(xiàn)了內(nèi)部邏輯的自我演化。這種接近人類思維模式的推理方式，為通用人工智能的發(fā)展提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

目前，TongGeometry的原創(chuàng)能力已獲得權(quán)威認(rèn)可。系統(tǒng)自主設(shè)計的3道幾何題被正式納入2024年全國中學(xué)生數(shù)學(xué)聯(lián)賽（北京賽區(qū)）及美國精英奧賽試題庫，這是AI原創(chuàng)題目首次進(jìn)入高規(guī)格人類數(shù)學(xué)競賽。這一突破不僅驗證了系統(tǒng)的實用性，更預(yù)示著人機(jī)協(xié)同創(chuàng)新的新可能。

該成果由跨學(xué)科團(tuán)隊聯(lián)合攻關(guān)完成，集結(jié)了北京通用人工智能研究院、北京大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院、智能學(xué)院、人工智能研究院及武漢人工智能研究院的頂尖科研力量。研究團(tuán)隊表示，將持續(xù)優(yōu)化“通系列”模型，推動中國人工智能技術(shù)在復(fù)雜邏輯推理與科學(xué)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域保持領(lǐng)先優(yōu)勢。