Gold-medalist Performance in Solving Olympiad Geometry with AlphaGeometry2-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/c_cpp_csharp/article/details/147781788

                    
                    主要内容 
  背景与问题：人工智能在解决复杂数学问题，尤其是几何问题方面存在挑战。之前的AlphaGeometry（AG1）虽有成果，但在语言覆盖范围、符号引擎效率和语言模型能力等方面存在局限，解决2000 - 2024年国际数学奥林匹克（IMO）几何问题的成功率仅54%。
AG2改进内容：扩展领域语言，涵盖移动对象轨迹定理、角度等线性方程及非构造性问题，将语言覆盖率从66%提升到88%；优化符号引擎，包括处理双点、改进算法和用C++实现加速；生成更好的合成训练数据，数据更复杂、分布更平衡且包含更多定理类型；设计新的搜索算法SKEST，通过多棵搜索树并行和知识共享机制提高搜索效率；使用基于Gemini架构的更强大语言模型，训练数据量更大且更具多样性。
实验结果：AG2在2000 - 2024年IMO几何问题上的解决率达到84%，超过普通金牌得主；在额外评估的30个最难IMO入围问题上，能解决20个；还对语言模型相关方面进行研究，如不同训练方式和模态对模型的影响等。
结论与展望：AG2性能有显著提升，但仍存在局限，如领域语言无法