我國科研團隊在通用人工智能領域取得重大突破，成功研發(fā)出全球首個兼具自主命題與解題能力的系統(tǒng)——“通矩模型”（TongGeometry）。該成果已發(fā)表于國際頂級期刊《自然·機器智能》，標志著人工智能從被動解題向主動創(chuàng)造邁出關鍵一步。

據(jù)介紹，TongGeometry突破了傳統(tǒng)AI依賴人類預設題庫的局限，能夠從海量空間組合中自動篩選出符合數(shù)學家審美標準的高質量幾何問題。這一創(chuàng)新實現(xiàn)了從“模仿式解題”到“創(chuàng)造性命題”的范式轉變，為數(shù)學教育與研究提供了全新工具。系統(tǒng)研發(fā)團隊通過構建獨特的“規(guī)范化表示”技術，將搜索空間壓縮至傳統(tǒng)方法的千分之一，有效解決了高維空間中的路徑爆炸難題。

在性能測試中，TongGeometry展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。相較于需要龐大算力集群的AlphaGeometry，該系統(tǒng)僅需單張消費級顯卡（如RTX 4090）即可運行，在38分鐘內完成近25年國際奧林匹克數(shù)學競賽幾何題目的全解，推理準確率與解題效率均達到國際領先水平。這種輕量化設計使其更具實用價值，為普通研究機構提供了可負擔的先進工具。

該系統(tǒng)的原創(chuàng)能力已獲得權威認可。其自主設計的3道幾何新題被同時選入2024年全國中學生數(shù)學聯(lián)賽北京賽區(qū)試題庫和美國精英奧賽（Ersatz Math Olympiad）題庫。這是人工智能生成的數(shù)學題目首次進入人類高規(guī)格競賽，標志著AI在數(shù)學創(chuàng)造領域達到專業(yè)水準。評審專家指出，這些題目既保持了經(jīng)典幾何的優(yōu)雅性，又融入了現(xiàn)代數(shù)學的思維模式。

研發(fā)團隊透露，TongGeometry的算法架構具有高度可擴展性，未來可延伸至代數(shù)、數(shù)論等其他數(shù)學分支。該系統(tǒng)的開源版本正在籌備中，預計將推動全球數(shù)學教育與研究方式的變革。這項突破不僅為人工智能應用開辟了新方向，也為培養(yǎng)創(chuàng)新型人才提供了技術支撐。