這項由騰訊AI實驗室的梁振文、宋林峰、李洋等研究人員完成的突破性工作，發(fā)表于2025年7月的arXiv預(yù)印本平臺。有興趣深入了解的讀者可以通過論文編號arXiv:2507.06804v1訪問完整研究內(nèi)容。這個研究團(tuán)隊提出了一種全新的"分工合作"方法，讓AI系統(tǒng)在解決國際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）這樣的頂級數(shù)學(xué)難題時表現(xiàn)得更像人類數(shù)學(xué)家。

要理解這項研究的重要性，我們先來看看AI在數(shù)學(xué)領(lǐng)域面臨的一個奇怪現(xiàn)象。當(dāng)前最先進(jìn)的AI系統(tǒng)在用自然語言解釋數(shù)學(xué)問題時表現(xiàn)得相當(dāng)出色，準(zhǔn)確率能達(dá)到80%以上，就像一個聰明的學(xué)生能夠清楚地分析問題、找到解題思路。然而，當(dāng)要求同樣的AI系統(tǒng)寫出嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明時，成功率卻急劇下降到不足8%。這就好比一個廚師能夠完美地描述一道復(fù)雜菜品的制作過程，但實際下廚時卻屢屢失敗。

這種現(xiàn)象的根本原因在于傳統(tǒng)AI訓(xùn)練方法存在一個致命缺陷?，F(xiàn)有的AI數(shù)學(xué)系統(tǒng)采用的是"一條龍"式的訓(xùn)練方式，試圖讓同一個模型既負(fù)責(zé)高層次的數(shù)學(xué)推理，又要處理底層的嚴(yán)格證明。這種做法在訓(xùn)練過程中會產(chǎn)生一種意想不到的副作用：AI系統(tǒng)為了追求最終的驗證通過，往往會放棄深入的數(shù)學(xué)思考，轉(zhuǎn)而依賴一些機(jī)械化的"萬能公式"來蒙混過關(guān)。

騰訊團(tuán)隊的創(chuàng)新之處在于徹底改變了這種思路。他們提出了一個"術(shù)業(yè)有專攻"的解決方案，將數(shù)學(xué)解題過程拆分成兩個獨立的階段，分別由兩個專門的AI系統(tǒng)來完成。第一個系統(tǒng)叫做"推理者"（Reasoner），它的職責(zé)就像一個數(shù)學(xué)策略大師，專門負(fù)責(zé)分析問題的本質(zhì)，設(shè)計解題的總體框架，提出關(guān)鍵的中間步驟。第二個系統(tǒng)稱為"證明者"（Prover），它像一個嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)書記員，專門負(fù)責(zé)將推理者提出的想法轉(zhuǎn)化為嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明。

這種分工的好處是顯而易見的。推理者可以專心致志地進(jìn)行創(chuàng)造性思考，不必?fù)?dān)心具體的技術(shù)細(xì)節(jié)；而證明者則可以專注于嚴(yán)謹(jǐn)性和準(zhǔn)確性，確保每一個邏輯步驟都無懈可擊。這就像建筑師和工程師的分工：建筑師負(fù)責(zé)設(shè)計美觀實用的建筑方案，工程師負(fù)責(zé)確保建筑的結(jié)構(gòu)安全和施工可行性。

具體的工作流程是這樣的：當(dāng)面對一個復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題時，推理者首先會深入分析問題的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，識別出解決問題的關(guān)鍵洞察，然后將整個解題過程分解為若干個相對簡單的子問題或引理。這些引理就像搭建橋梁的各個支撐點，每一個都是通向最終答案的重要踏板。接下來，證明者會逐一驗證這些引理是否在數(shù)學(xué)上站得住腳，只保留那些能夠被嚴(yán)格證明的部分。最后，證明者會利用這些已經(jīng)驗證的引理來構(gòu)建完整問題的證明。

研究團(tuán)隊選擇了一個極具挑戰(zhàn)性的測試平臺來驗證他們的方法：2000年以后的國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽題目。這些題目被公認(rèn)為是數(shù)學(xué)競賽中的珠穆朗瑪峰，即使對于受過專業(yè)訓(xùn)練的數(shù)學(xué)家來說也絕非易事。更重要的是，在此之前，還沒有任何開源的自動數(shù)學(xué)證明系統(tǒng)能夠解決這個年代范圍內(nèi)的IMO問題。

實驗結(jié)果令人振奮。騰訊團(tuán)隊的系統(tǒng)成功解決了5個此前無人能解的IMO難題，包括2000年第2題、2005年第3題、2011年第3題、2019年第1題和2020年第2題。這個成績的意義不僅在于數(shù)量，更在于它證明了"分工合作"這一理念在AI數(shù)學(xué)推理中的有效性。

一、推理者的智慧：讓AI學(xué)會數(shù)學(xué)直覺

在這個雙系統(tǒng)架構(gòu)中，推理者扮演著數(shù)學(xué)直覺的角色。傳統(tǒng)的AI證明系統(tǒng)往往像一個只會按部就班的學(xué)生，機(jī)械地嘗試各種已知的數(shù)學(xué)技巧，希望能夠碰運氣找到解法。而騰訊團(tuán)隊設(shè)計的推理者更像是一個經(jīng)驗豐富的數(shù)學(xué)老師，能夠一眼看出問題的本質(zhì)，制定有針對性的解題策略。

以2019年IMO第1題為例，這是一個關(guān)于整數(shù)函數(shù)方程的問題。面對這樣的題目，傳統(tǒng)AI系統(tǒng)通常會陷入"暴力搜索"的陷阱，嘗試無數(shù)種可能的函數(shù)形式，希望能夠找到滿足條件的解。然而，騰訊團(tuán)隊的推理者展現(xiàn)出了完全不同的思維方式。

推理者首先識別出這個函數(shù)方程具有一種特殊的"自指"結(jié)構(gòu)，即方程中同時出現(xiàn)了f(x)和f(f(x))這樣的嵌套形式。基于這個觀察，推理者提出了一個關(guān)鍵洞察：這種結(jié)構(gòu)暗示著函數(shù)可能具有某種線性性質(zhì)。然后，推理者將整個解題過程分解為幾個邏輯清晰的步驟：首先證明函數(shù)滿足一個類似柯西方程的性質(zhì)，然后利用這個性質(zhì)推導(dǎo)出函數(shù)必須具有線性形式，最后通過代入驗證確定具體的函數(shù)表達(dá)式。

這種思維方式的高明之處在于它避免了盲目的試錯，而是通過識別數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)來指導(dǎo)解題方向。這就像一個經(jīng)驗豐富的醫(yī)生，不會盲目地開各種檢查，而是根據(jù)癥狀特點直接鎖定最可能的病因。推理者的這種"數(shù)學(xué)直覺"來源于它所使用的大語言模型的強(qiáng)大推理能力，這些模型在訓(xùn)練過程中已經(jīng)見過大量的數(shù)學(xué)文獻(xiàn)，因此能夠識別出各種數(shù)學(xué)模式和結(jié)構(gòu)。

更令人印象深刻的是推理者生成引理的質(zhì)量。在傳統(tǒng)的證明搜索中，AI系統(tǒng)往往會生成大量無關(guān)緊要的中間步驟，就像一個迷路的旅行者在原地打轉(zhuǎn)。而推理者生成的引理都具有明確的數(shù)學(xué)意義，每一個都是解題鏈條中不可缺少的一環(huán)。這種質(zhì)量的提升直接減少了后續(xù)證明過程的復(fù)雜度，使得整個解題過程更加高效。

研究團(tuán)隊在論文中特別強(qiáng)調(diào)了推理者的一個重要特點：它專注于生成引理的形式化陳述，而不涉及具體的證明過程。這種設(shè)計哲學(xué)看似簡單，實際上蘊含著深刻的智慧。通過將"想法"和"實現(xiàn)"分離，推理者得以充分發(fā)揮創(chuàng)造性思維，不會被技術(shù)細(xì)節(jié)所束縛。這就像讓建筑師專心設(shè)計建筑外觀和功能布局，而不必?fù)?dān)心具體用什么品牌的鋼筋水泥。

二、證明者的嚴(yán)謹(jǐn)：確保每一步都經(jīng)得起檢驗

如果說推理者是整個系統(tǒng)的"大腦"，那么證明者就是系統(tǒng)的"質(zhì)檢員"。它的任務(wù)看似簡單——驗證推理者提出的各個引理是否正確，但這個過程卻需要極高的數(shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性和技術(shù)精度。

證明者的工作分為兩個階段。第一個階段是"引理篩選"，證明者會逐一嘗試證明推理者提出的每個引理。這個過程就像一個嚴(yán)格的編輯在審稿，不放過任何一個邏輯漏洞或數(shù)學(xué)錯誤。只有那些能夠被嚴(yán)格證明的引理才會被保留下來，其余的都會被無情地剔除。這種篩選機(jī)制確保了后續(xù)工作的基礎(chǔ)是牢固可靠的。

第二個階段是"最終組裝"，證明者需要利用已經(jīng)驗證的引理來構(gòu)建完整問題的證明。這個過程更像是用樂高積木搭建復(fù)雜模型，每一塊積木（引理）都是標(biāo)準(zhǔn)化的、可靠的，關(guān)鍵在于找到正確的組合方式。由于前期的引理篩選已經(jīng)大大縮小了搜索空間，這個階段的工作效率比傳統(tǒng)方法高出許多。

研究團(tuán)隊在實驗中發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象：并不是所有的AI系統(tǒng)都適合擔(dān)任證明者的角色。一些在其他任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)秀的AI模型，在面對"利用給定引理進(jìn)行證明"這個特定任務(wù)時反而表現(xiàn)不佳。這些模型往往會忽略已經(jīng)提供的引理，而是試圖從零開始構(gòu)建證明，就像一個頑固的學(xué)生拒絕使用老師提供的提示。

經(jīng)過大量實驗，研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)最有效的證明者配置是使用兩種不同類型的AI系統(tǒng)。對于引理驗證階段，他們使用了專門訓(xùn)練的數(shù)學(xué)證明模型，這類模型在處理獨立的、定義明確的數(shù)學(xué)問題時表現(xiàn)出色。而對于最終組裝階段，他們發(fā)現(xiàn)通用的大語言模型（如GPT-4或Gemini）反而更加有效，因為這些模型更善于理解和利用上下文信息。

這種發(fā)現(xiàn)揭示了AI數(shù)學(xué)推理中一個深層次的問題：不同的數(shù)學(xué)任務(wù)需要不同類型的智能。就像人類社會中需要各種專業(yè)人才一樣，AI數(shù)學(xué)系統(tǒng)也需要不同特長的"專家"來協(xié)同工作。專門的證明模型擅長嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬐评?，而通用語言模型則更善于高層次的策略思考和信息整合。

證明者的另一個重要特點是它的"保守性"。在面對不確定的推理步驟時，證明者寧可放棄一個可能正確的引理，也不愿意接受一個可能錯誤的推理。這種保守策略雖然可能會錯過一些機(jī)會，但確保了整個系統(tǒng)的可靠性。這就像一個負(fù)責(zé)任的工程師，寧可多加幾根支撐梁，也不愿意冒任何結(jié)構(gòu)安全的風(fēng)險。

三、實戰(zhàn)驗證：征服IMO難題的輝煌戰(zhàn)果

研究團(tuán)隊選擇國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽作為測試平臺絕非偶然。IMO被公認(rèn)為是中學(xué)數(shù)學(xué)競賽的最高殿堂，每年的題目都經(jīng)過精心設(shè)計，既要求深刻的數(shù)學(xué)洞察，又需要精妙的技巧運用。更重要的是，2000年以后的IMO題目代表著現(xiàn)代數(shù)學(xué)競賽的最高水準(zhǔn)，此前沒有任何開源AI系統(tǒng)能夠攻克這個難關(guān)。

在騰訊團(tuán)隊成功解決的五個問題中，2019年第1題的解答過程最能體現(xiàn)他們方法的優(yōu)勢。這是一個關(guān)于整數(shù)函數(shù)的問題，要求找出所有滿足特定方程的函數(shù)。傳統(tǒng)的AI證明系統(tǒng)在面對這類問題時，通常會陷入無窮無盡的案例分析，就像一個迷失方向的探險者在森林中亂轉(zhuǎn)。

騰訊團(tuán)隊的推理者展現(xiàn)出了完全不同的解題風(fēng)格。它首先識別出函數(shù)方程的關(guān)鍵特征，注意到方程中同時包含f(x)和f(f(x))這樣的復(fù)合結(jié)構(gòu)?；谶@個觀察，推理者提出了一個核心策略：通過巧妙的變量替換，將復(fù)雜的函數(shù)方程轉(zhuǎn)化為更容易處理的線性關(guān)系。

具體來說，推理者將解題過程分解為六個邏輯清晰的步驟。第一步是通過特殊值代入得到函數(shù)的一些基本性質(zhì)。第二步是利用函數(shù)方程的"嵌套"結(jié)構(gòu)，推導(dǎo)出f(f(x)) = 2f(x) + f(0)這樣的關(guān)鍵關(guān)系。第三步是進(jìn)一步分析，得到f(2x) = 2f(x) - f(0)的性質(zhì)。第四步是將前面的結(jié)果結(jié)合，證明函數(shù)滿足一個"修正的柯西方程"：f(x+y) = f(x) + f(y) - f(0)。第五步是利用這個方程推導(dǎo)出函數(shù)必須具有線性形式。最后一步是通過回代驗證，確定所有可能的解。

這種解題思路的精妙之處在于它的"遞進(jìn)式"結(jié)構(gòu)。每一個步驟都為下一個步驟奠定基礎(chǔ)，就像攀登高山時的中繼營地，讓原本不可能完成的任務(wù)變得可以逐步實現(xiàn)。更重要的是，每個中間步驟都有清晰的數(shù)學(xué)意義，不是為了技巧而技巧，而是為了揭示問題的本質(zhì)結(jié)構(gòu)。

當(dāng)證明者接手這些引理時，它的工作就變得相對簡單了。由于推理者已經(jīng)提供了清晰的路線圖，證明者只需要逐一驗證每個步驟的嚴(yán)格性，然后將它們組裝成完整的證明。這個過程就像按照精確的建筑圖紙施工，雖然仍需要技術(shù)熟練度，但大大降低了出錯的可能性。

類似的成功也在其他四個問題中得到了體現(xiàn)。2020年第2題是一個關(guān)于實數(shù)不等式的問題，推理者通過識別出問題的"對稱性"結(jié)構(gòu)，巧妙地將復(fù)雜的多變量不等式分解為幾個更簡單的單變量不等式。2005年第3題涉及更高層次的數(shù)學(xué)分析，推理者通過引入適當(dāng)?shù)妮o助函數(shù)，將抽象的函數(shù)性質(zhì)問題轉(zhuǎn)化為具體的代數(shù)計算。

這五個成功案例的共同特點是都體現(xiàn)了"化繁為簡"的數(shù)學(xué)智慧。推理者不是通過蠻力搜索來解決問題，而是通過深入理解問題的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，找到最自然、最優(yōu)雅的解法。這種解法不僅在邏輯上是嚴(yán)密的，在美學(xué)上也是令人贊賞的，體現(xiàn)了數(shù)學(xué)的真正魅力。

四、深層機(jī)制：為什么分工合作如此有效

騰訊團(tuán)隊的成功不是偶然的，它揭示了AI數(shù)學(xué)推理中一些深層次的規(guī)律。通過對比分析，研究者發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的"端到端"訓(xùn)練方法存在一個根本性的問題：它會導(dǎo)致AI系統(tǒng)的推理能力退化。

這種退化現(xiàn)象可以用一個生動的比喻來理解。假設(shè)你要訓(xùn)練一個學(xué)生既學(xué)會數(shù)學(xué)分析又學(xué)會快速計算。如果你只根據(jù)最終的考試成績來評判，那么這個學(xué)生很可能會放棄深入理解數(shù)學(xué)概念，轉(zhuǎn)而依賴計算器和記憶技巧來獲得高分。雖然短期內(nèi)成績可能不錯，但長期來看，他的數(shù)學(xué)思維能力會逐漸萎縮。

AI系統(tǒng)面臨的正是類似的困境。當(dāng)前的訓(xùn)練方法只關(guān)注最終的證明是否成功，而不考慮推理過程的質(zhì)量。這導(dǎo)致AI系統(tǒng)學(xué)會了一些"投機(jī)取巧"的策略：它們會優(yōu)先嘗試一些通用的數(shù)學(xué)技巧，比如直接使用自動化的代數(shù)運算工具，而不是努力理解問題的深層結(jié)構(gòu)。

為了驗證這個假設(shè)，研究團(tuán)隊進(jìn)行了一個對比實驗。他們比較了專門訓(xùn)練的數(shù)學(xué)證明模型和通用語言模型在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)推理任務(wù)上的表現(xiàn)。結(jié)果令人驚訝：專門的證明模型在需要深度推理的任務(wù)上反而表現(xiàn)更差。這就好比一個只會背誦標(biāo)準(zhǔn)答案的學(xué)生，在面對新穎問題時反而不如那些注重理解的學(xué)生。

騰訊團(tuán)隊的解決方案通過"分工"巧妙地避開了這個陷阱。推理者使用的是保持了強(qiáng)大推理能力的通用語言模型，它沒有經(jīng)過專門的證明訓(xùn)練，因此保留了對數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的敏感性和創(chuàng)造性思維。而證明者雖然使用專門訓(xùn)練的模型，但它的任務(wù)相對簡單——只需要驗證和組裝已經(jīng)給定的組件，而不需要從零開始創(chuàng)造解法。

這種設(shè)計的另一個優(yōu)勢是它提供了更大的靈活性。在傳統(tǒng)的單一模型方法中，如果某個步驟出現(xiàn)問題，整個解題過程就會失敗。而在分工模式下，即使推理者提出的某些引理無法被證明，剩余的引理仍然可能足以解決問題。這就像一個備份系統(tǒng)，提高了整體的成功概率。

研究團(tuán)隊還發(fā)現(xiàn)了一個意想不到的現(xiàn)象：最適合擔(dān)任最終證明組裝工作的并不是專門的證明模型，而是通用的大語言模型。這些模型在理解和利用上下文信息方面表現(xiàn)出色，能夠更好地把握不同引理之間的邏輯關(guān)系。這個發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步支持了"不同任務(wù)需要不同工具"的設(shè)計理念。

從更廣闊的視角來看，騰訊團(tuán)隊的方法體現(xiàn)了一種全新的AI系統(tǒng)設(shè)計哲學(xué)。與其試圖創(chuàng)造一個"萬能"的AI系統(tǒng)，不如將復(fù)雜任務(wù)分解為多個相對簡單的子任務(wù)，然后為每個子任務(wù)設(shè)計專門的解決方案。這種模塊化的思路不僅提高了系統(tǒng)的性能，也增強(qiáng)了其可解釋性和可維護(hù)性。

五、技術(shù)突破的更深含義

騰訊團(tuán)隊的這項研究不僅僅是在數(shù)學(xué)競賽中取得了好成績，更重要的是它為AI推理領(lǐng)域開辟了一條新的道路。這個突破的意義可以從多個層面來理解。

從方法論角度看，這項研究證明了"分而治之"在AI推理中的巨大潛力。長期以來，AI研究者們一直追求構(gòu)建越來越強(qiáng)大的單一模型，希望它們能夠處理各種復(fù)雜任務(wù)。然而，騰訊團(tuán)隊的成功表明，有時候智能的協(xié)作比單純的規(guī)模擴(kuò)大更加重要。這就像管弦樂隊的演奏，雖然每個樂手都很重要，但真正的魅力來自于不同樂器的和諧配合。

從技術(shù)發(fā)展角度看，這項研究為AI數(shù)學(xué)推理的未來發(fā)展指明了方向。目前的AI數(shù)學(xué)系統(tǒng)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到人類數(shù)學(xué)家的水平，主要原因之一就是缺乏層次化的思維結(jié)構(gòu)。人類在解決復(fù)雜數(shù)學(xué)問題時，會自然地在不同的抽象層次之間切換：有時關(guān)注整體策略，有時專注技術(shù)細(xì)節(jié)。騰訊團(tuán)隊的方法首次在AI系統(tǒng)中實現(xiàn)了這種層次化思維的初步模擬。

從應(yīng)用前景來看，這項技術(shù)的影響可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出數(shù)學(xué)競賽的范圍。在科學(xué)研究、工程設(shè)計、金融分析等需要復(fù)雜推理的領(lǐng)域，這種"推理者+證明者"的模式都有著廣闊的應(yīng)用空間。例如，在藥物研發(fā)中，推理者可以提出新的分子結(jié)構(gòu)假設(shè)，證明者則驗證這些結(jié)構(gòu)的化學(xué)合理性。在法律分析中，推理者可以構(gòu)建論證框架，證明者則檢查邏輯的嚴(yán)密性。

更進(jìn)一步地，這項研究還暗示了未來AI系統(tǒng)可能的演進(jìn)方向。與其追求單一的"超級AI"，未來可能會出現(xiàn)由多個專門AI協(xié)作組成的"AI生態(tài)系統(tǒng)"。在這樣的系統(tǒng)中，不同的AI模塊承擔(dān)不同的認(rèn)知功能，就像人腦中的不同區(qū)域負(fù)責(zé)不同的認(rèn)知任務(wù)一樣。

研究團(tuán)隊也坦誠地指出了當(dāng)前方法的局限性。首先，雖然推理者能夠生成高質(zhì)量的解題策略，但它的"創(chuàng)造力"仍然受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中見過的數(shù)學(xué)模式。對于那些需要完全原創(chuàng)洞察的問題，當(dāng)前的系統(tǒng)還無法與頂尖的人類數(shù)學(xué)家相提并論。其次，證明者雖然在驗證方面表現(xiàn)出色，但對于一些需要非常深層技巧的證明步驟，它仍然力不從心。

另一個重要的挑戰(zhàn)是系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。目前的方法在處理IMO級別的問題時表現(xiàn)良好，但如果面對更高層次的數(shù)學(xué)研究問題，比如數(shù)學(xué)猜想的證明或新理論的構(gòu)建，系統(tǒng)可能需要更多的層次和更復(fù)雜的協(xié)作機(jī)制。這就像從解決單個工程問題擴(kuò)展到設(shè)計整個城市規(guī)劃系統(tǒng)，需要更高維度的思考。

盡管存在這些挑戰(zhàn)，騰訊團(tuán)隊的工作已經(jīng)為后續(xù)研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。他們不僅證明了分工合作方法的有效性，還開源了大量的中間數(shù)據(jù)和驗證結(jié)果，為其他研究者提供了寶貴的資源。這種開放的研究態(tài)度體現(xiàn)了科學(xué)合作的精神，也加速了整個領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程。

說到底，騰訊AI實驗室的這項研究代表了AI數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域的一個重要里程碑。它不僅在技術(shù)上取得了突破，更重要的是提出了一種全新的思考方式：復(fù)雜的智能任務(wù)可能不需要單一的超級系統(tǒng)來解決，而是可以通過多個專門系統(tǒng)的協(xié)作來實現(xiàn)。這種理念的影響可能會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出數(shù)學(xué)領(lǐng)域，為人工智能的未來發(fā)展開辟新的道路。當(dāng)我們回顧AI發(fā)展史時，可能會發(fā)現(xiàn)這種"分工合作"的思路正是通向真正智能系統(tǒng)的關(guān)鍵一步。研究團(tuán)隊在論文中提供的豐富數(shù)據(jù)和詳細(xì)分析，為后續(xù)研究者提供了寶貴的參考資料，相信會有更多的團(tuán)隊在這個基礎(chǔ)上繼續(xù)探索，最終實現(xiàn)讓AI系統(tǒng)具備接近人類水平的數(shù)學(xué)推理能力這一宏偉目標(biāo)。

Q&A

Q1：什么是"分工合作"的AI數(shù)學(xué)解題方法？ A：這是騰訊團(tuán)隊提出的新方法，將解題過程分為兩個階段：推理者負(fù)責(zé)分析問題和制定策略，提出關(guān)鍵的中間步驟；證明者負(fù)責(zé)驗證這些步驟并組裝完整證明。就像建筑師設(shè)計方案、工程師負(fù)責(zé)施工一樣，避免了傳統(tǒng)方法中單一AI系統(tǒng)既要創(chuàng)新又要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拿堋?/p>

Q2：為什么傳統(tǒng)的AI數(shù)學(xué)系統(tǒng)在復(fù)雜題目上表現(xiàn)不好？ A：傳統(tǒng)系統(tǒng)采用"一條龍"訓(xùn)練方式，讓同一個模型既負(fù)責(zé)推理又負(fù)責(zé)證明。這導(dǎo)致AI為了追求驗證通過，會放棄深入思考，轉(zhuǎn)而依賴機(jī)械化技巧。就像學(xué)生為了考高分而死記硬背，雖然能應(yīng)付簡單題目，但在面對需要創(chuàng)新思維的復(fù)雜問題時就力不從心了。

Q3：這項技術(shù)能應(yīng)用到數(shù)學(xué)競賽之外的領(lǐng)域嗎？ A：完全可以。這種"推理者+證明者"模式適用于任何需要復(fù)雜推理的領(lǐng)域。比如在藥物研發(fā)中推理者提出分子結(jié)構(gòu)假設(shè)、證明者驗證化學(xué)合理性；在法律分析中推理者構(gòu)建論證框架、證明者檢查邏輯嚴(yán)密性。未來可能出現(xiàn)由多個專門AI協(xié)作組成的"AI生態(tài)系統(tǒng)"。