中国科研团队在人工智能领域取得重大突破，自主研发的“通矩模型”成为国际首个同时具备自主出题和自动解题能力的通用人工智能系统。该成果近日在国际权威学术期刊《自然-机器智能》在线发表，标志着我国在自动化推理的逻辑核心领域实现关键技术自主创新，性能与功能多样性达到国际领先水平。
几何推理是人工智能发展的关键挑战之一。传统AI系统在处理几何问题时，常面临“组合爆炸”困境——每增加一个几何元素，搜索空间呈指数级增长；同时受限于“高质量数据匮乏”，现有几何题库规模难以支撑大规模模型训练。针对这些难题，由北京多所高校及研究院组成的联合科研团队，通过构建精密的逻辑推理搜索架构，将复杂几何问题抽象建模，使AI系统能够像人类数学家一样进行系统性探索，避免无效尝试。
研究团队创新引入“规范化表示”技术，赋予AI系统“识破伪装”的能力。在几何空间中，同一命题可能因图形旋转、翻转或缩放产生无数变体。通矩模型通过自动识别并合并对称或同构的拓扑结构，将搜索空间压缩数个数量级。例如，无论三角形如何摆放，系统都能精准捕捉其本质几何关系。这种对物理对称性的深度利用，显著提升了推理效率。
在解题过程中，系统通过价值函数模拟人类数学审美，借助强化学习技术构建“价值模型”。该模型不仅判断结论是否成立，更注重推导过程的简洁性。当AI发现命题证明难度显著高于构建复杂度时，即捕捉到“直觉性灵感”。研究团队表示，这种“价值引导”机制使模型能从海量组合中精准筛选符合人类审美标准的高质量题目，实现了从“模仿解题”到“自主创造”的范式转变。
实验数据显示，通矩模型仅需单张消费级显卡，即可在38分钟内解决2000年以来所有国际数学奥林匹克竞赛的几何难题，推理效率和准确率均达国际先进水平。更值得关注的是，该模型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——不依赖海量标注数据，而是通过内部逻辑自我演化推进研究。
目前，通矩模型自主生成的3道原创几何题已入选2024年全国中学生数学联赛（北京赛区）。研究团队指出，这一成果不仅为自动化数学证明、个性化智能教育提供了技术支撑，更通过优质题目生成和讲解服务，助力青少年数学能力培养。随着技术持续优化，该系统有望在更多复杂逻辑与科学发现领域发挥重要作用。
