数学

FoxBrain

FoxBrain是由鸿海研究院推出的大型语言模型,基于Meta Llama 3.1架构,拥有70B参数,专注于数学与逻辑推理领域。其采用高效训练策略,结合高质量中文数据与Adaptive Reasoning Reflection技术,提升推理能力。FoxBrain适用于智能制造、智慧教育、智能办公等多个场景,支持数据分析、代码生成、文书协作等功能,具备较强的上下文处理能力和稳定性。

Thetawise

Thetawise 是一款面向学生的 AI 数学辅导工具,支持多种输入方式,可生成详细解题步骤,帮助学生理解数学问题。它提供个性化学习计划、高级求解器、实时聊天支持及学习进度分析等功能,适用于课后辅导、考试准备、自学及远程教育等场景,有效提升数学学习效率。

TheoremExplainAgent

TheoremExplainAgent(TEA)是一款基于多模态技术的AI工具,可生成超过5分钟的数学与科学定理解释视频,涵盖多个STEM领域。它结合文本、动画和语音,提升抽象概念的理解效果,并具备自动错误诊断功能。通过TheoremExplainBench基准评估,TEA在准确性、逻辑性和视觉表现上均表现优异,适用于在线教育、课堂教学和学术研究等多种场景。

腾讯混元Turbo S

腾讯混元Turbo S是腾讯推出的高效AI模型,采用Hybrid-Mamba-Transformer架构,提升推理效率并降低计算成本。支持快速响应、多领域推理、内容创作及多模态生成,适用于对话、代码、逻辑推理等场景。兼具短思维链与长思维链能力,性能对标行业领先模型。

TinyR1

TinyR1-Preview是由北京大学与360公司联合研发的32B参数推理模型,采用“分治-融合”策略,通过智能融合数学、编程、科学领域的子模型,实现高性能表现。其在数学领域(如AIME)表现优异,仅用5%参数量即可达到原版R1模型95%以上的性能。模型轻量且高效,适用于教育、科研、开发及企业等多种场景,具备良好的部署灵活性与实用性。

BFS

BFS-Prover 是一种基于大语言模型的自动定理证明系统,通过改进广度优先搜索算法和长度归一化评分机制,提高证明搜索效率。系统结合专家迭代、直接偏好优化和分布式架构,支持复杂定理的高效验证,并与 Lean4 深度集成,确保形式化数学问题的逻辑正确性。适用于数学竞赛题、本科及研究生数学研究等领域,推动了自动定理证明技术的发展。

TongGeometry

TongGeometry是由北京通用人工智能研究院与北京大学人工智能研究所联合开发的几何模型,采用树搜索和神经符号推理技术,能自动生成高质量的几何竞赛题并完成证明。该工具构建了庞大的几何定理库,涵盖67亿个需辅助构造的定理,具备广泛应用场景,如数学竞赛、教育及研究领域,支持复杂几何问题的探索与教学资源开发。

Goedel

Goedel-Prover是一款由多所高校联合开发的开源大型语言模型,专注于自动化数学问题的形式化证明生成。它通过将自然语言数学问题转化为形式语言(如Lean 4),生成准确且完整的证明过程。采用专家迭代方法持续优化模型性能,在多项基准测试中表现优异。该工具可应用于数学研究、教学、软件验证及AI算法验证等领域,具备强大的数学推理能力和广泛的应用前景。

Symbolab

Symbolab 是一款基于AI的数学解题工具,支持从基础算术到高等数学的广泛领域,提供分步解题、智能图表生成、多语言输入及个性化学习建议等功能,适用于学生、教师及专业人士,提升数学学习与应用效率。

TPO

TPO(Test-Time Preference Optimization)是一种在推理阶段优化语言模型输出的框架,通过将奖励模型反馈转化为文本形式,实现对模型输出的动态调整。该方法无需更新模型参数,即可提升模型在多个基准测试中的性能,尤其在指令遵循、偏好对齐、安全性和数学推理等方面效果显著。TPO具备高效、轻量、可扩展的特点,适用于多种实际应用场景。