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geometric problems
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基于深度强化学习的几何问题求解中引入图注意机制
在在线教育领域,设计一个几何问题的自动求解器被认为是通往普适数学人工智能的关键一步。本研究提出了一种基于深度强化学习框架的图形注意力机制和 BERT 等语言模型的算法 A3C-RL,通过在特定空间中选择最佳策略,显著提高了准确性和效率,并在
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4 months ago
FGeo-TP: 几何问题的语言模型增强求解器
应用现代人工智能技术解决几何问题和自动演绎证明一直以来都是数学和人工智能交叉领域的重要挑战。本文提出了一种名为 FGeo-P 的定理预测器,利用语言模型预测几何问题的定理序列,从而提高了解决几何问题的性能,实验证明在 FormalGeo7k
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5 months ago
G-LLaVA:多模态大型语言模型解决几何问题
利用图像输入,通过理解几何问题,使大型语言模型能够解决几何问题,构建了一个丰富的多模态几何数据集 Geo170K,发展了 G-LLaVA, 在 MathVista 基准测试上以仅有 7B 参数显著优于 GPT-4-V。
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7 months ago
ACL
GeoQA:一个面向多模态数字推理的几何问答基准
本文提出了大规模的 Geometric Question Answering 数据集 GeoQA 和一个神经几何求解器 NGS,并通过多模式信息综合分析和生成可解释性程序来解决几何问题。
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3 years ago
语义解析的瓶颈:自动数学题解决方案的调查
该研究探讨了自动解决数学问题的挑战,包括语言和逻辑之间的语义鸿沟,综述了将人工智能用于代数和几何问题的主要技术及其性能,并探讨未来的研究方向。
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6 years ago
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