全球首个兼具自主命题与自动解题能力的通用人工智能系统“通矩模型”（TongGeometry）近日引发学界关注。该系统由国内科研团队研发，相关研究成果已发表于国际权威期刊《自然·机器智能》，标志着我国在人工智能自动化推理领域取得重大突破。
传统人工智能解题系统多依赖大规模数据训练与算力支撑，例如DeepMind推出的AlphaGeometry虽在几何解题领域表现突出，但其本质仍属于“被动解题者”，需通过海量合成数据与高性能计算集群实现功能。与之形成鲜明对比的是，TongGeometry突破了单纯解题的局限，首次实现了从“模仿解题”到“自主创造”的范式跃迁。该系统能够基于人类数学家的审美标准，从复杂空间组合中筛选出兼具逻辑性与创新性的高质量几何题目，展现出独特的原创能力。
在性能测试中，TongGeometry展现了显著的技术优势。实验数据显示，该系统仅需单张消费级显卡（如RTX 4090）即可在38分钟内完成近25年国际奥林匹克数学竞赛几何题目的精准解答，其推理效率与准确率均达到全球顶尖水平。这一成果得益于团队研发的“规范化表示”技术，通过压缩搜索空间数量级，有效解决了传统方法中因路径爆炸导致的计算瓶颈问题。
该系统的原创性已获得专业领域认可。其自主生成的3道几何新题被同时纳入2024年全国中学生数学联赛北京赛区试题库与美国精英奥赛（Ersatz Math Olympiad）题库，成为首个进入高规格人类数学竞赛的AI原创题目。这一突破不仅验证了系统在数学美学与逻辑严谨性上的双重标准，更开创了人工智能与数学教育深度融合的新路径。
业内专家指出，TongGeometry的研发标志着我国在自动化推理核心领域实现关键技术自主可控。相较于国际同类系统，该系统在功能多样性、算力效率与原创能力上均形成代际优势，为通用人工智能发展提供了新的技术范式，也为数学教育、竞赛命题等领域智能化转型奠定重要基础。
