MathBlackBox

蒙特卡罗树搜索增强大语言模型数学能力

MCTSr 数学黑盒大语言模型数学奥林匹克 Monte Carlo树搜索 Github 开源项目

MathBlackBox项目采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)方法提升大语言模型的数学问题解决能力。项目使用VLLM或其他OpenAI兼容方法构建服务器，客户端则基于Hugging Face工具包和OpenAI进行推理。支持GSM8K、OlympiadBench和MATH等多个数学数据集。研究显示，该方法可使LLaMa-3 8B模型在数学奥林匹克解题方面达到接近GPT-4的水平。目前项目处于早期阶段，仍需进一步测试和优化。

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介绍相关项目

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型

DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

alphageometry - 无需人类示范的奥林匹克几何问题求解器

AlphaGeometryGithub人工智能几何定理证明开源项目数学奥林匹克机器学习

AlphaGeometry是一个创新的几何定理证明系统，能够解决奥林匹克级别的几何问题，无需人类示范。它结合了演绎-归纳推理和大型语言模型，自动构建辅助线并生成严格证明。在IMO-AG-30和JGEX-AG-231测试集上，AlphaGeometry分别解决了25和228个问题，大幅超越传统DDAR方法。项目开源了核心代码，包括DDAR求解器和语言模型推理模块，为几何定理自动证明开辟新路径。

T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架

CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法

T-MAC是一个创新的内核库，采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法，无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型，包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升，例如在Surface Laptop 7上，单核处理速度可达20 tokens/s，四核可达48 tokens/s，比llama.cpp快4~5倍。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

AngouriMath - 开源符号代数库，支持多种编程语言的数学计算工具

AngouriMathGithub开源开源项目数学计算符号代数库跨平台

AngouriMath是一款跨平台的开源符号代数库，兼容C#、F#、Jupyter和C++等多种编程环境。这个强大的数学工具可以自动求解方程组、执行微分运算、解析数学表达式、编译公式、处理矩阵运算、计算极限值，还能将数学表达式转换为LaTeX格式。AngouriMath在科研和数据分析中可用于函数可视化和符号计算，同时也能作为软件开发中的数学计算引擎，为各类项目提供高效的数学处理能力。

Qwen2.5-Math-7B-Instruct-bnb-4bit - Qwen2.5-Math利用CoT与TIR技术提升中英文数学问题解决能力

GithubHuggingfaceQwen2.5-Math免费笔记本工具集成推理开源项目数学问题模型精细调整

该系列在Qwen2的基础上整合链式思维（CoT）与工具集成推理（TIR），增强了中英文数学解决能力。Qwen2.5-Math提供基础、指令调优和数学奖励模型，性能较前代版提升显著，特别是在数学基准测试中。建议使用最新版本的transformers进行安装和推理，配备丰富的交互式Notebook示例，便于用户快速上手。

Qwen2.5-Math-7B-Instruct - 强大的数学问题求解模型支持中英双语CoT和TIR推理

CoTGithubHuggingfaceQwen2.5-MathTIR开源项目数学语言模型模型自然语言处理

Qwen2.5-Math-7B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大型语言模型。该模型支持链式思考(CoT)和工具集成推理(TIR)方法，可解决中英文数学问题。相较于前代模型，它在多项数学基准测试中表现出色。模型擅长精确计算、符号操作和算法推理，在MATH基准测试中使用TIR方法获得85.3分。作为Qwen2.5-Math系列的指令微调版本，该模型适用于数学问题解答场景。

Mathematics-for-ML - 机器学习数学基础资源大全，线性代数到贝叶斯建模的全面指南

GithubMathematics for Machine Learning信息论开源项目概率论深度学习线性代数

全面的数学资源集合，覆盖机器学习所需的基础和高级数学概念。包括深度学习、概率论、统计学、线性代数和多元微积分，提供书籍、论文和视频讲座链接，帮助系统学习和复习这些重要知识。

MathHandwriting - 将手写数学公式转换为LaTeX的智能API服务

AI工具AI数学工具API集成LaTeX转换手写公式识别数学学习

MathHandwriting是一个将手写数学公式转换为LaTeX格式的API服务，利用先进的handwriting recognition技术。它连接模拟和数字mathematics世界，提高数学学习和教学效率，简化复杂公式的数字化过程。API响应速度快，易于集成，适用于数学教育和研究领域。最新更新使API响应时间提升2倍，专用集群性能提升3倍，为用户提供更高效的数学公式识别体验。

MathVista - 视觉数学推理评估基准

GithubMathVista多模态模型大语言模型开源项目数学推理视觉理解

MathVista是一个评估AI模型视觉数学推理能力的基准测试。该数据集包含6,141个样本，涵盖31个多模态数据集。任务要求模型具备深度视觉理解和复合推理能力,对当前顶尖AI模型构成挑战。MathVista为研究人员提供了一个衡量AI模型在视觉数学任务中表现的标准化工具。

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