文献阅读：Solving olympiad geometry without human demonstrations

AlphaGeometry解析
最新推荐文章于 2025-04-23 10:00:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-23 10:00:53 发布 · 1.2k 阅读 · 27 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Alpha Geometry #DeepMind #奥赛几何 #LLM应用 #大模型

最低0.47元/天 解锁文章
论文阅读：HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face
CSPhD-winston的博客
08-02 1437
解决涉及不同领域和模态的复杂AI任务是实现通用人工智能的关键步骤。尽管目前有众多针对不同领域和模态的AI模型，但它们无法自主处理复杂的AI任务。鉴于大型语言模型（LLMs）在语言理解、生成、交互和推理方面表现出色，我们主张LLMs可以作为控制器来管理现有的AI模型解决复杂任务，语言则作为一种通用接口来实现这一目标。基于这一理念，我们提出了HuggingGPT，这是一个由LLM驱动的代理，利用LLMs（例如ChatGPT）连接机器学习社区（例如Hugging Face）中的各种AI模型来解决AI任务。
奥数逼近金牌水平！谷歌最新AlphaGeometry模型登上Nature！菲尔兹奖得主点赞
人工智能学家
01-18 340
夕小瑶科技说 原创 作者 | 王二狗大家好，我是二狗。谷歌DeepMind 最新AI研究突破登上了《Nature》！这篇《Solving olympiad geometry without human demonstrations》研究论文提出了AI系统 AlphaGeometry，能够以接近人类奥林匹克金牌得主的水平解决奥林匹克几何问题。这是在迈向更先进和通用的人工智能系统的道路上发展深度数学...
AlphaGeometry：一款具有奥林匹克水平的几何 AI 系统 [译]
mseoffice的博客
01-19 2329
原文：AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry作者：Trieu Trinh,Thang Luong译者：宝玉译文原文：https://baoyu.io/translations/google/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry?点击阅读原文，可跳转到原文。我们的 AI 系统在几何问题解决方面超越了当前最先进的方法，推动了 AI 在数学推理领域的进步。
Nature：几何，AI来了
人工智能学家
01-21 227
几何，数学中研究空间结构及性质的一门学科，各位读者在中学肯定都学过一些，但学的好的有几何？笔者知道不少学霸小伙伴此时会潇洒一笑，心里默念“有我一个”，不过这里说的“学的好”，标准可能要稍微高一点点，不仅仅是会解答或证明高考试卷上的那些普通几何题，而是要挑战“国际数学奥林匹克竞赛（IMO）”这个难度级别的题目。下面是2023年第64界IMO的一道几何题 [1]，各位“学的好”的小伙伴可以自行感知一下...
[EAI-016] 将视频生成模型生成的视频作为真实世界决策的统一接口
全性保真，不以物累形。
03-04 1239
视频数据捕捉到了难以用语言表达的物理世界的重要信息。本文研究了扩展视频生成功能以解决现实世界中的任务。视频可以作为一个统一的接口，吸收互联网知识并表现不同的任务。此外，视频生成如何像语言模型一样，通过上下文学习、规划和强化学习等技术充当规划器、Agent、计算引擎和环境模拟器。
奥数能力金牌级：DeepMind几何推理模型alphageometry登上Nature，代码开源
张伟的专栏
01-18 1488
过去针对基于证明的竞争问题的人工智能解决方案有时是碰巧的（输出有时是正确的，需要人工检查），而 AlphaGeometry 没有这个弱点：它的解决方案具有机器可验证的结构。一般的奥林匹克几何问题基于图表，需要添加新的几何结构才能解决，例如点、线或圆。在 AlphaGeometry 的研究上，DeepMind 从跨越 2000 年到 2022 年之间的 30 个奥林匹克几何问题（IMO-AG-30）的基准测试集中进行了测试，结果表明，AlphaGeometry 在比赛时间限制下能够解决 25 个问题。
马斯克Grok 3 AI模型发布大揭秘！11个核心细节全盘解析！
佛州小李哥的博客
03-06 2572
以上这就是关于Grok 3发布背后的10个不为人知的细节！目前Grok 3在全球范围内免费使用，小李哥今天才刚刚试了下非常给力，大家可以趁这个机会亲自体验它的强大功能。如果大家还知道其他有趣的Grok 3相关信息，请一定要关注小李哥，不要错过未来更多精彩内容！
alphageometry
whaosoft143ai的博客
01-18 1015
过去针对基于证明的竞争问题的人工智能解决方案有时是碰巧的（输出有时是正确的，需要人工检查），而 AlphaGeometry 没有这个弱点：它的解决方案具有机器可验证的结构。一般的奥林匹克几何问题基于图表，需要添加新的几何结构才能解决，例如点、线或圆。在 AlphaGeometry 的研究上，DeepMind 从跨越 2000 年到 2022 年之间的 30 个奥林匹克几何问题（IMO-AG-30）的基准测试集中进行了测试，结果表明，AlphaGeometry 在比赛时间限制下能够解决 25 个问题。
8090科技才俊张一鸣、汪滔、梁文锋、王兴兴、冯骥、吴怀宇干货秘籍
Ai大模型，odoo，idempiere,metasfresh,低代码，ecshop数据采集发布接口，zencart，lightinthebox，shopex 数据采集接口
02-24 1335
在学术道路上，吴宇怀一路开挂。做事不设边界，责任心，希望把事情做好的动力，会驱动你做更多事情，加强专注力训练，它是优先级管理的保证，同时持续专注力的一个基础是体力和精力，锻炼修炼。在游戏行业蓬勃发展的今天，游戏科学及其创始人冯骥以独特的视角和坚定的信念，在游戏开发领域开辟出一条传承文化与创新表达的独特道路，展现出中国青年在文化创意产业中的担当与作为。在机器人领域的创新浪潮中，王兴兴和他的宇树科技正以独特的视角和坚定的步伐，探索着机器人产业的未来发展方向，展现出中国青年创业者在新兴科技领域的无限潜力与担当。
《GNS: Solving Plane Geometry Problems by Neural-Symbolic Reasoning with Multi-Modal LLMs》 全文阅读
qq_62111160的博客
04-23 1181
随着大型语言模型（LLMs）卓越的能力，数学文字问题（MWP）的解决取得了巨大进展，在多个基准数据集上取得了更高的性能。然而，解决平面几何问题（PGPs）更具挑战性，因为需要理解、推理和计算两种模态数据，包括几何图表和文本问题，而多模态大型语言模型（MLLMs）在这方面的研究尚不广泛。以往的工作简单地将平面几何问题视为多模态问答任务，忽略了从问题中显式解析几何元素的重要性。为了解决这一局限性，我们提出了利用多模态大型语言模型进行神经符号推理解决平面几何问题（GNS）。
StaticGreedy: Solving the scalability-accuracy dilemma in influence maximization
02-09
Influence maximization, defined as a problem of finding a set of seed nodes to trigger a maximized spread of influence, is crucial to viral marketing on social networks. For practical viral marketing ...
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
12-04
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
（48页PPT）某省市规划蓝图解决方案.pptx
12-04
（48页PPT）某省市规划蓝图解决方案.pptx
Mushanv_btbtcom_11484_1764826753056.zip
12-04
Mushanv_btbtcom_11484_1764826753056.zip
一直停留在：Solving environment: \
08-13
### 检查 Mamba 是否已安装 在尝试使用 `mamba` 命令创建 Conda 环境之前，首先需要确认 Mamba 是否已经正确安装。可以通过以下命令安装 Mamba： ```bash conda install -c conda-forge mamba ``` 安装完成后，可以使用以下命令验证是否安装成功： ```bash mamba --version ``` 如果命令返回了 Mamba 的版本号，说明 Mamba 已经安装成功。如果没有返回版本号，可能需要检查 Conda 的环境配置[^1]。 ### 确保 Mamba 的路径已添加到环境变量中 Mamba 的可执行文件通常位于 Conda 安装目录下的 `condabin` 文件夹中。例如，在 Linux 或 macOS 上，路径可能是 `/home/username/anaconda3/condabin/`，而在 Windows 上，路径可能是 `C:\Users\username\Anaconda3\condabin\`。 确保该路径已添加到系统的 `PATH` 环境变量中。可以通过以下命令临时添加路径（以 Linux/macOS 为例）： ```bash export PATH="/home/username/anaconda3/condabin:$PATH" ``` 为了使更改永久生效，可以将上述命令添加到 shell 的配置文件中，例如 `.bashrc` 或 `.zshrc`。 ### 使用 `source` 命令重新加载配置文件 在修改了环境变量后，需要重新加载配置文件以使更改生效。例如，在 Linux 或 macOS 上，可以使用以下命令： ```bash source ~/.bashrc ``` 或者如果使用的是 Zsh： ```bash source ~/.zshrc ``` ### 检查是否使用了正确的 Conda 环境 Mamba 通常安装在 Conda 的基础环境中。确保没有激活其他环境，否则可能会导致路径问题。可以使用以下命令检查当前激活的环境： ```bash conda info ``` 如果不在基础环境中，可以使用以下命令返回基础环境： ```bash conda deactivate ``` ### 使用 `which` 命令查找 Mamba 可执行文件 如果 Mamba 已安装但仍然无法找到，可以尝试使用 `which` 命令查找 Mamba 的可执行文件路径： ```bash which mamba ``` 如果命令没有返回任何结果，说明 Mamba 的路径未正确添加到 `PATH` 中。 ### 重新安装 Mamba 如果上述方法都无法解决问题，可以尝试卸载并重新安装 Mamba： ```bash conda remove mamba conda install -c conda-forge mamba ``` 在重新安装完成后，再次检查 Mamba 是否可用。 ### 示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何安装并验证 Mamba： ```bash # 安装 Mamba conda install -c conda-forge mamba # 验证安装 mamba --version # 检查 Mamba 的路径 which mamba ``` 通过以上步骤，应该能够解决 `mamba: command not found` 的问题。 ### 处理环境求解卡住的问题 当使用 Mamba 创建 Conda 环境时，如果遇到环境求解卡住的问题，可以尝试以下方法： 1. **增加超时时间**：有时候，环境求解器可能需要更多的时间来解析复杂的依赖关系。可以尝试增加超时时间： ```bash mamba config set timeout 600 ``` 2. **使用更具体的版本**：指定具体的包版本可以帮助减少求解器的工作量，从而加快环境创建过程。例如： ```bash mamba create -n myenv python=3.8 numpy=1.21 ``` 3. **清理缓存**：清理 Mamba 的缓存可能会帮助解决一些问题： ```bash mamba clean --all ``` 4. **更新 Mamba**：确保使用的是最新版本的 Mamba，因为新版本通常包含性能改进和错误修复： ```bash mamba update -c conda-forge mamba ``` 通过这些方法，应该能够解决 Mamba 在创建 Conda 环境时遇到的环境求解卡住的问题。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值