DeepMind最新研究AlphaGeometry2在解决国际数学奥林匹亚几何题上超越金牌选手平均水平。该模型结合语言模型与符号推理系统，通过强化学习与增强搜索算法，更有效地利用辅助线、拆解问题并建立几何证明。AlphaGeometry2在IMO几何题测试中表现出色，解题成功率达84%，尤其在难度较高的IMO-AG-30子集中，成功解决所有题目，展现AI在数学推理领域的巨大潜力。该技术不仅是数学解题系统的进步，也为形式化推理、自动证明与教育应用开启了新的可能性。

🤖AlphaGeometry2在解决国际数学奥林匹亚（IMO）几何题目上的表现，已正式超越金牌选手平均水平，解题成功率高达84%，标志着AI在数学推理能力上的重大突破。

🧩核心技术结合了语言模型与符号推理系统，通过强化学习与增强搜索算法，使AI能够更有效地利用辅助线、拆解问题并建立完整的几何证明，模拟人类解题的思维方式。

🧮AlphaGeometry2扩展了几何领域语言，能处理包括轨迹定理、线性方程式与非建构性命题等复杂几何问题，将可读懂IMO几何题的比例从66％提升至88％，运算引擎的效能也大幅提升。

🧠AlphaGeometry2采用了更贴近人类解题方式的合成几何推理方法，并透过语言模型驱动推导过程，使其能够从自然语言描述的题目中建构完整的证明，而非传统依赖代数运算的方法。

DeepMind持續改進人工智慧的數學能力，數學推理模型AlphaGeometry2在解決國際數學奧林匹亞（IMO）幾何題目上的表現，已正式超越金牌選手的平均水準。研究團隊測試了2000至2024年間所有IMO幾何題，AlphaGeometry2以84％的解題成功率大幅超越前代系統AlphaGeometry1的54％，並且研究團隊挑出難度更高的IMO Shortlist幾何題子集IMO-AG-30，AlphaGeometry2成功解出全部題目，展現人工智慧在數學推理領域的突破性能力。這項研究來自DeepMind的數學與人工智慧團隊，核心技術結合了語言模型與符號推理系統，透過強化學習與增強搜尋演算法，讓人工智慧能夠更有效率地善用輔助線、拆解問題並建立完整的幾何證明。新版本擴展了AlphaGeometry的幾何領域語言，使其更能夠處理複雜的幾何問題，包括軌跡定理（Locus Theorem）、線性方程式與非建構性命題（Non-Constructive Problem Statement），能夠形式化處理，也就是可以讀懂IMO幾何題的比例從66％提升至88％。同時，運算引擎的效能也大幅提升，透過C++重新實作符號處理機制，並最佳化規則集，使推理過程更為精確與高效。在測試結果中，AlphaGeometry2對IMO幾何題的解題能力，已達專業數學競賽選手的水準，甚至在部分問題的解法上展現超越人類的創造力。DeepMind研究團隊表示，這項技術突破不僅是數學解題系統的進展，也使人工智慧在形式化推理、自動證明與教育應用開啟新的可能性。傳統的數學自動推理技術主要仰賴代數運算與計算機代數系統（CAS），例如Wu's Method或Gröbner Bases，透過將幾何問題轉換為代數聯立方程式來求解，而AlphaGeometry2採用了更貼近人類解題方式的合成幾何推理方法，並透過語言模型驅動推導過程，使其能夠從自然語言描述的題目中建構完整的證明。目前的研究仍有部分限制，AlphaGeometry2無法處理變數點數（Variable Number of Points）、不等式與非線性方程式的幾何問題，這些類型的題目在IMO中雖然不常見，但仍然是自動幾何推理領域尚未解決的挑戰。此外，部分涉及投影幾何（Projective Geometry）與幾何反轉（Inversion）的問題，仍然超出系統現有能力範圍，研究團隊認為，未來透過更高效的問題拆解策略與強化學習機制，能夠進一步縮小這些差距。