Google DeepMind团队开发的AlphaGeometry2系统在国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中解决了84%的几何难题，首次超过IMO平均金牌得主的表现。AlphaGeometry2是一个神经-符号混合系统，基于Gemini语言模型，并在大量合成数据上训练。相比前代AlphaGeometry，其求解速度提高了300倍，并能处理更复杂的几何问题。尽管如此，AlphaGeometry2仍存在局限性，未能解决涉及变量点个数、不等式及非线性方程的题目。伦敦帝国理工学院数学家Kevin Buzzard认为计算机有望在IMO竞赛中拿满分。相关研究论文已发布在arXiv上。

Google DeepMind团队开发的AlphaGeometry2系统在解决国际数学奥林匹克（IMO）几何难题方面取得了突破。该系统解决了84%的几何难题，首次超过IMO平均金牌得主的水平。AlphaGeometry2是一个神经符号混合系统，基于Gemini语言模型，能处理更复杂的几何问题，包括物...

谷歌AI解决IMO中84%的几何问题，未做对一道。Nature报道：AI超越金牌得主平均水平。 谷歌DeepMind的数学AI解决了2000至2024年IMO竞赛中84%的几何问题。AlphaGeometry2论文发布，50道题中完成42道，比去年多15道。相比之下，纯语言模型OpenAI o1和G...

谷歌DeepMind研发的AI系统AlphaGeometry2在解决国际数学奥林匹克竞赛（IMO）几何问题上取得突破，能解答过去25年IMO中84%的几何难题，表现甚至超过平均金牌得主。该系统结合了语言模型和‘符号引擎’，并利用合成数据进行训练。AlphaGeometry2在45个IMO几何问题中解决了42个，得分超过平均金牌得主。然而，它仍面临挑战，在涉及可变数量点、非线性方程和不等式的问题上存在局限。DeepMind认为，掌握这类技能对实现更强大的人工智能至关重要。