我们正在经历人工智能领域中的一场革命。今日，Google Deep Mind发布了Alpha Geometry，这是一种新的人工智能技术，被视为通向AGI（人工通用智能）的一个重要步骤。然而，这个项目的团队却警告大家不要过度炒作这个技术。我已经阅读了发表在Nature上的论文、新闻发布和相关的采访，我认为这个项目对于语言模型和搜索思想生成以及暴力破解的联盟的发展具有重大意义。
Alpha Geometry：重塑数学教育的方式
Alpha Geometry的推出，预示着人工智能正在被用于改变数学教育的方式。这个系统的成功，使它能够在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中取得几乎与平均金牌得主一样高的成绩，但仅限于解决几何问题，而不是代数或数论问题。这意味着Alpha Geometry并没有参加完整的IMO测试，它只解答了30个IMO几何问题。然而，能在IMO中获得金牌一直是机器学习的一个重要目标，这或许就是Deep Mind的创始人之一称AGI正越来越近的原因。
Alpha Geometry：如何运作？
Alpha Geometry是一个神经符号系统，它是神经网络和传统的符号预编程系统的结合。在这个系统中，语言模型起到了生成创新性构造的作用。例如，在尝试证明一个等腰三角形的两个角相等时，需要提出一个关键的证明部分，从A点垂直向下延伸，直到击中B和C的中点。传统的符号系统并没有设计来提出这种构造，创新性的想法生成并不是它的强项，这就是语言模型的作用所在。
Alpha Codium：Alpha Code的新竞争者
与此同时，我们还将简要介绍一下Alpha Codium，这是Google Deep Mind的最新开源项目，被视为Alpha Code的强大竞争者。Alpha Codium的工作方式是，它首先通过其模型来理解问题，然后使用模型生成可能的解决方案，并根据正确性、简单性和稳健性对它们进行排序。然后，模型会生成更多的测试，以处理边缘情况。关键步骤是选择一个解决方案，生成代码，并在几个测试用例上运行它。如果测试失败，就会改进代码并重复该过程。
让LLMs提出解决方案：一种新的趋势
在近期的文献中，我们看到了一个主题，即使用大型语言模型（LLMs）提出解决方案，然后根据来自环境的反馈进行迭代。这是一种新的趋势，我们在Eureka中看到了这一点，在这个项目中，GPT-4模型会提出奖励函数，然后在模拟环境中测试这些函数，并将反馈信息反馈给模型。
AlphaCodium 论文：https://arxiv.org/pdf/2401.08500.pdf
AlphaCodium 博客：https://www.codium.ai/blog/alphacodium-state-of-the-art-code-generation-for-code-contests/