AlphaGeometry2攻克国际数学奥林匹克竞赛几何难题，探索可泛化AI新路径

人工智能在数学竞赛领域取得重大突破，国际数学奥林匹克竞赛这一让人类高中生头疼的难题，被Google DeepMind团队的AlphaGeometry2攻克。

AlphaGeometry2作为神经符号混合系统，其语言模型基于gemini。该系统在比前身多一个数量级的合成数据上从头训练，这使其能解决关于物体运动和角度、比例或距离方程等更具挑战性的几何问题。

在解题能力上，AlphaGeometry2表现卓越。它结合语言模型和符号推理引擎，采用混合推理方法。其在原始AlphaGeometry语言基础上扩展，语言覆盖率从66%提升到88%，能处理更多IMO几何题目。并且，它使用的符号引擎比前身快两个数量级。

新型搜索算法是AlphaGeometry2的一大亮点。它采用Shared Knowledge SeARChTrees算法，引入知识共享机制，将多个搜索树结合，不同搜索路径可共享已验证的数学推理，提升了IMO竞赛求解能力。

尽管AlphaGeometry2取得突破，但仍有局限。部分涉及变量点个数、不等式等类型的题目它还无法求解。未来，DeepMind团队计划让其处理更多数学问题，并改进自动数学公式化技术。

值得一提的是，AlphaGeometry2展现出的解题能力，暗示着符号操作和神经网络结合，是探索可泛化AI的希望之路。