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“AI考生”何以成为力学“学霸”

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xinwen.mobi 发表于 2025-6-30 13:21:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
在第十五届全国周培源大学生力学竞赛中,清华大学航天航空学院团队自主研发的人工智能力学求解系统“GT-Mech”取得了赛事前五名的特等奖水平,成为力学“学霸”。这主要得益于其针对力学问题特点的设计、创新的技术方案以及团队的努力探索,具体如下:针对力学问题特点设计:力学问题要求从自然语言描述的复杂场景中构建正确物理模型,融合了自然语言理解、物理情景建模、符号逻辑推演和数值精确计算等多种能力。“GT-Mech”致力于具备这种“文理兼修”的综合能力,能够像人类学生一样,先“读懂”题意,建立受力分析、运动过程等抽象模型,然后选择合适定理、列出方程并求解。构建结构化知识体系:研发团队为“GT-Mech”构建了专有化的力学知识图谱,将经典教材、题库等海量知识编织成一张结构化语义网络。这使“GT-Mech”能像人类专家一样迅速调用相关知识,形成专业可靠的解题框架,解决了通用大模型中力学知识占比少、基础薄弱的问题。融合逻辑推理和符号计算:团队引入“逻辑推理—符号计算”双核引擎。“GT-Mech”首先用自然语言规划解题思路,再调用内嵌的符号计算引擎完成公式推导和计算。这种模式有效结合了AI的逻辑规划能力与符号计算的准确性,显著降低了求解过程中出现低级错误的概率。引入检查纠错机制:解答完毕后,系统会启动批判性思考模块,从单位量纲、物理直觉、逻辑严谨性等维度,对解题过程中题设条件理解、知识点选用、公式推导三大关键环节进行自我检查。若发现疑点,便会触发纠错环节,回溯修正,进一步保证了解题的正确性。团队的探索与努力:研发团队成员来自清华大学航天航空学院,他们关注AI技术发展,致力于探索其在航天航空智能化方面的应用。在两个多月的研发时间里,团队测试了几乎市面上所有的通用大模型,集合多个大模型的长处研制出专门的系统,并不断尝试新的方法,最终让“GT-Mech”达到了优秀本科毕业生的解题水平。
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