Multimodale große Modelle haben zwar erhebliche Fortschritte in Bereichen wie Bildfragen und visueller Verständnis erzielt, aber sie haben immer noch klare Schwächen bei der mathematischen Schlussfolgerung, einer zentralen Herausforderung. Ein gemeinsames Forschungsteam aus der Beijing University of Posts and Telecommunications, Tencent WeChat und der Tsinghua University hat kürzlich We-Math2.0 veröffentlicht – ein bahnbrechendes multimodales Mathematik-Schlussfolgerungs-Datensatz- und Wissenssystem.
Der Kernpunkt dieses neuen Systems besteht darin, ein bisher unerreichtes systematisches mathematisches Wissensrahmen zu schaffen. Dieser Rahmen umfasst eine vollständige Wissensspektrum von Grundschulmathematik bis Hochschulmathematik mit 491 spezifischen Lernpunkten und 1819 zentralen Wissensprinzipien. Diese umfassende Wissensstruktur bietet KI-Modellen eine solide theoretische Grundlage für die Mathematik.
Innovative Wissensarchitektur: Definition - Satz - Anwendung in einem
We-Math2.0 verwendet eine logische Architektur aus Definition, Satz und Anwendung, um sicherzustellen, dass mathematische Konzepte ein klares Netzwerk von Beziehungen bilden. Diese Gestaltung entspricht nicht nur den kognitiven Gesetzen des menschlichen Mathematiklernens, sondern bietet auch KI-Modellen einen strukturierten Schlussfolgerungspfad. Auf diese Weise kann das Modell besser die inneren Beziehungen zwischen mathematischen Konzepten verstehen, anstatt nur Muster zu erkennen.
Um das Problem der unterschiedlichen Qualität bestehender Open-Source-Datensätze zu lösen, hat das Forschungsteam sorgfältig Fragen und Grafiken entworfen, um den MathBook-Standard-Datensatz zu erstellen. Dieser Datensatz verwendet innovativ eine Strategie mit mehreren Grafiken pro Frage und mehreren Fragen pro Grafik, um jede Wissensregel aus verschiedenen Perspektiven abzudecken. Dadurch wird die Vielfalt und Nützlichkeit der Daten erheblich verbessert.
Dreidimensionale Schwierigkeitsmodellierung: AI lernt schrittweise
Ein weiteres wichtiges Innovation von We-Math2.0 ist das MathBook-Pro-Modul. Dieses Modul modelliert die Schwierigkeit von multimodalen Mathematikfragen präzise in drei Dimensionen: die Komplexität der Schlussfolgerungsschritte, die visuelle Komplexität und die Kontextkomplexität. Durch systematische Erhöhung der Schwierigkeit in diesen drei Aspekten konnten die Forscher jeden Grundproblem auf 8 verschiedene Schwierigkeitsstufen erweitern.
Diese schrittweise Schwierigkeitsgestaltung ermöglicht es KI-Modellen, genauso wie menschliche Schüler, mit einfachen Problemen zu beginnen und ihre Lösungsfähigkeiten schrittweise zu verbessern, um letztendlich komplexe multimodale mathematische Herausforderungen zu bewältigen. Dieser Ansatz ist von großer Bedeutung für die Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit der Modelle.
Gemischte Trainingsstrategie: Überwachtes Lernen und Verstärkendes Lernen als Doppeltrieb
Beim Trainingsverfahren setzt We-Math2.0 eine innovative gemischte Trainingsstrategie ein. Das System führt zunächst eine überwachte Feinabstimmung mit 1000 hochwertigen Daten durch, um eine grundlegende mathematische Schlussfolgerungsfähigkeit zu entwickeln, und leitet anschließend Algorithmen des verstärkenden Lernens zur tiefen Optimierung ein.
Besonders erwähnenswert ist, dass das System auch eine dynamische Lernsteuerung implementiert. Das Modell kann je nach Art der Fehler intelligent die Gewichtung und Verteilung der Trainingsdaten anpassen. Diese adaptive Lernmethode steigert signifikant die Effizienz und Wirksamkeit des Trainings.
Experimentelle Validierung: Mehrere Kennzahlen deutlich gestiegen
Die vorläufigen experimentellen Ergebnisse zeigen, dass Modelle, die mit We-Math2.0 optimiert wurden, in mehreren Haupttestdatensätzen für mathematische Schlussfolgerung erheblich bessere Leistungen erbrachten. Dieses Ergebnis bestätigt nicht nur die Effektivität des neuen Systems, sondern liefert auch wichtige technische Unterstützung für die Entwicklung multimodaler Mathematik-KI.
AIbase analysiert: Die Veröffentlichung von We-Math2.0 hat wichtige akademische und praktische Bedeutung. Aus akademischer Sicht bietet dieses System einen standardisierten Datensatz und Bewertungsrahmen für die Forschung zu multimodalen mathematischen Schlussfolgerungen; aus praktischer Sicht könnte dieser Durchbruch die tiefgreifende Anwendung von KI in Bereichen wie Mathematikunterricht, wissenschaftlicher Berechnung und Ingenieursanwendungen fördern.
Durch die Schaffung eines systematischen Wissensrahmens, innovativer Schwierigkeitsmodellierungsmethoden und gemischter Trainingsstrategien löst We-Math2.0 nicht nur die zentralen Herausforderungen, mit denen multimodale Mathematik-KI aktuell konfrontiert ist, sondern legt auch eine solide Grundlage für die Intelligenz im Mathematikunterricht und die Automatisierung wissenschaftlicher Forschung. Der Erfolg dieses Projekts markiert einen wichtigen Schritt, den KI in komplexen Schlussfolgerungsaufgaben macht.
Bei der Open-Source-Veröffentlichung von We-Math2.0 wird erwartet, dass mehrere Forschungsteams auf dieser Plattform relevante Forschungen durchführen und dadurch die schnelle Entwicklung der Technologie der multimodalen Mathematik-KI weiter voranbringen.
Papier-Link: https://arxiv.org/pdf/2508.10433
