MathGPT 汇集了好未来多年教育教研数据积累，专注于数学领域。
九章千亿级大模型的训练、推理、部署框架，为模型赋予了强大能力。通过优质教育数据，实现题目计算、讲解、问答等多任务持续训练和有监督微调，呈现出卓越表现。
此外，借助人类反馈对齐，还将进一步提升模型综合素养。MathGPT 在解题准确率、稳定性及用户体验方面均有明显的优势。
MathGPT 的数学计算能力已覆盖小学、初中、高中的数学题，题目类型涵盖计算题、应用题、代数题等多个类型，还可以针对题目进行追问。不过暂未开放数学之外的问答互动。
MathGPT 是面向全球数学爱好者和科研机构，以解题和讲题算法为核心的数学垂直领域的大模型，也是国内首个专为数学打造的大模型。
使用方式也很简单。用户使用 MathGPT 时，用文字或图片方式上传数学题，即可得到对话式的解答反馈，也可以通过 “随机来一题” 的按钮，随机生成数学题目并由系统给出解答。
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7 个月前
德国人工智能研究的高校重镇 德国作为工业强国，在人工智能领域也具有深厚的底蕴和领先地位。众多德国高校在AI研究方面投入了大量资源，取得了丰硕成果。
8 个月前
7月17日“牛津数学公开讲座”系列研讨会邀请陶哲轩演讲主题关于AI在科学和数学领域的潜力。 陶哲轩认为AI是“猜测机器”，本质是在解巨大方程组；AI虽不是魔法但类似飞机发明，从初始发展到真正发挥作用需要很多工作；科学领域可以利用AI这个“大消防水管”（强大输出能力）结合验证过滤掉杂质，如药物设计领域可减少试验候选对象，材料科学领域或可跳过昂贵合成过程缩小候选范围；气候模拟领域也能利用AI大大缩短模拟时间。 陶哲轩将 AI 描述为“猜测机器”，这一观点颇具启发性。 他的这一表述可能意味着，AI 基于大量的数据和算法进行运算和预测，从而给出各种可能的结果和解决方案，就如同在进行各种猜测。但这种“猜测”并非是毫无根据的盲目行为，而是建立在对海量数据的学习和分析基础之上。 例如，在图像识别中，AI 会根据已有的图像特征和模式，猜测输入的新图像属于何种类别；在自然语言处理中，AI 会根据语言的语法、语义和上下文，猜测下一个可能出现的单词或句子。 这一观点也提醒我们，虽然 AI 能够提供有价值的推测和建议，但这些结果并非绝对准确和可靠，仍需要人类的进一步验证和判断。您是对陶哲轩的这一观点感兴趣，还是希望了解更多关于他在 AI 领域的其他见解呢？
