DeepMind新AI系統超越國際數學奧林匹克金牌選手

（取自DeepMind X）

當地時間 2 月 8 日，DeepMind AlphaGeometry 項目負責人 Thang Luong 宣布，DeepMind 新 AI 系統 AlphaGeometry2（AG2）在國際數學奧林匹克（IMO）幾何問題解答上超越了金牌選手的平均水準。

研究顯示，AlphaGeometry2 能夠解決過去 25 年 IMO 競賽中 84% 的幾何題目。在具體測試中，AlphaGeometry2 在 50 道 IMO 歷年試題中成功解答了 42 道，超過了平均金牌得主 40.9 的成績。

AlphaGeometry2 採用了混合架構設計，結合了 Gemini 系列 AI 模型的語言能力和專門的「符號引擎」，能夠通過預測和添加必要的幾何構造（如點、線、圓），並結合數學規則進行邏輯推理，最終找到問題的解決方案。

此外，由於訓練數據匱乏，研究團隊特別生成了超過 3 億個不同複雜程度的定理和證明來訓練系統。

不過，該系統仍存在一些侷限性，例如無法處理包含變量點數、非線性方程和不等式的問題，在另一組 29 道更具挑戰性的未使用 IMO 備選題中，AlphaGeometry2 僅解決了 20 道。