我國科研團隊近日開發出全球首個同時具備自主出題和自動解題雙重能力的通用人工智能系統——“通矩模型”（TongGeometry）。相關成果“基於引導樹搜索的奧數幾何問題提出與解答系統”1月26日發表於《自然·機器智能》上。

　　奧林匹克數學競賽被視為人工智能邏輯推理能力的“試金石”。2024年初，DeepMind公司開發的AlphaGeometry人工智能系統展示了AI在解題方面的巨大潛力，但其本質上是一個“被動解題者”，訓練極度依賴大規模的合成數據和昂貴的計算資源。與之相比，我國自研的TongGeometry則展現出更高維度的智能：不僅是一個能滿分交卷的“優等生”，更是一位能創造優美、新穎題目的“出題名師”。其自主生成的3道幾何新題，已正式入選2024年全國中學生數學聯賽（北京賽區）及美國精英奧賽。

　　論文第一作者、北京通用人工智能研究院張馳博士介紹，TongGeometry能從浩如煙海的空間組合中，精准捕捉到具備人類數學家審美標准的高質量題目，在國際上首次實現從“模仿解題”到“自主創造”的范式轉變。

　　相比AlphaGeometry需要龐大的算力集群，TongGeometry僅需單張消費級顯卡即可在最多38分鐘內，解決近25年所有的奧數幾何難題。

　　論文共同通訊作者、北京大學心理與認知科學學院助理教授朱毅鑫表示，這意味著中國科研團隊在自動化推理的邏輯核心領域實現關鍵技術自研，並在性能與功能多樣性上全面超越以DeepMind為代表的國際頂尖水平。同時，我們的系統在理解邏輯底層美學和自主發現科學規律方面走在了前列。這種不依賴海量標注數據、通過內部邏輯自我演化的路徑，正是通用人工智能（AGI）發展的關鍵。

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　　人民網北京1月27日電 （記者趙竹青）1月26日，中國科學院物理研究所發布《2025年度REBCO高溫超導帶材戰略研究報告》，系統梳理了稀土鋇銅氧（REBCO）高溫超導帶材在全球范圍內的研發、產業化與應用現狀，提出該領域面臨的十大關鍵科學技術問題，為實現高溫超導材料的大規模應用提供指引。 超導材料是一種零電流阻力、能抵抗磁鐵磁力的特殊材料，在可控核聚變裝置、磁共振成像、超導電纜等領域應用潛力巨大。…

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