例如，谷歌 DeepMind 的 AlphaGeometry 模型在处理国际数学奥林匹克（IMO）的几何问题时表现出色。
在 2000 年至 2022 年间的 IMO 竞赛题中选取的 30 道几何题基准测试里，它能做出 25 道，已经靠近人类金牌选手的水平（人类金牌选手均匀能解出25.9道题），而此前最前辈的 AI 系统仅能解出 10 道题，GPT-4 则一道题都没做出来。

AlphaGeometry 结合了神经措辞模型和符号演绎引擎的上风，形成了一个神经符号系统。
它可以通过运行符号推理引擎启动证明搜索，在碰着困难时，措辞模型会布局赞助点以增加证明状态，如此循环来找到办理方案。
例如，它能够办理曾难倒大批参赛选手的几何真题，还能创造未被利用的条件等。

除了自动证明，AI 在数学领域还有其他方面的运用和潜力，比如：

• 模式识别：帮助数学家创造数学模式和规律，为数学研究供应新的启迪。

• 预测数学发展趋势：剖析数学知识和技能的发展趋势，为数学家的研究方向供应辅导。

• 交互式传授教化：以个性化的办法辅导学生学习数学，定制不同的学习方案和策略，提高学生的学习效率和兴趣。

• 自动化优化：帮助数学家优化数学模型和算法，提高数学研究的效率和精度。

然而，AI 也存在一定的局限性，它可能并不适用于所有类型的数学问题，且目前仍旧须要人类数学家的辅导和验证。
但随着技能的不断进步，AI 在数学领域的运用有望连续拓展和深化。

不过，须要把稳的是，虽然 AI 在数学领域取得了一些进展，但数学研究仍旧须要人类的创造力、直觉和深入的数学理解。
AI 可以作为赞助工具，帮助数学家处理繁芜的数据和创造潜在的模式，但终极的定理证明和数学理论的构建每每须要人类的聪慧和专业知识。
不同的答题助手具有不同的特点和能力，其表现也会有所差异。
在实际运用中，须要根据详细需求和任务来评估和选择得当的工具。
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