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微软发布rStar-Math解决数学问题 AI准确率提升90%

1月10日,微软亚洲研究院的数学和人工智能研究团队发布了一项名为rStar-Math的技术。这项技术专门用于解决数学问题,并与之前推出的 Phi-4 不同,采用蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search)进行推理。这种方法模拟了人类逐步解决问题的思维方式,能够将复杂问题分解成更小的部分,逐步求解。

研究人员要求模型输出自然语言描述和Python代码形式的“思维链”步骤,并且将自然语言作为Python代码注释,仅使用Python代码输出训练模型。研究人员还训练了一个“策略模型”来生成数学推理步骤,并使用“过程偏好模型”(PPM)来选择最有希望的解题步骤。这两个模型通过四轮“自我进化”互相改进,不断提升性能。

研究人员利用74万道公开的数学应用题及其解答作为初始数据,并利用上述两个模型生成了新的解题步骤。测试结果显示,在应用rStar-Math技术后,Qwen2.5-Math-7B模型的准确率从58.8%跃升至90.0%,将Phi3-mini-3.8B从41.4%提升到86.4%,分别比OpenAI的o1-preview模型高4.5%和0.9%。

研究团队已在Hugging Face上宣布,计划将rStar-Math的代码和数据在GitHub上公开,方便其他研究者使用和改进。这一技术有望为数学教育带来新的突破,也为未来人工智能领域的应用提供了广阔的可能性。

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