MathGPT 技术报告

具体效果如何呢？在 CEval-Math、AGIEval-Math、APE5K、CMMLU-Math、高考数学和 Math401 等 6 个公开数学评测集合的测试结果中，MathGPT 取得了多项测试的最高分数。同时，MathGPT 在 C-Eval 的初高中的全科测试集合上也均有不错的表现。

MathGPT 在 C-Eval 榜单初高中各科成绩

此外，在解题稳定性、讲解友好度方面，MathGPT 基于海量名师解题过程的数据进行模型训练，模型的解题步骤专业清晰。

我们以一道数列题为例，MathGPT 给出的答案包含 “分析”、“详解”、“点睛” 三个部分，比通用大模型的粗略讲解方式更为细致。其中“分析” 提供了题目的解题思路、思考方式，帮助用户更好地理解题目；“详解” 则给出具体的计算方式和答案；最后 “点睛” 的环节对题目的考点、难点、关键点进行提示，帮助用户回顾反思出题意图、举一反三。

对于使用者而言，研究数学问题不仅在于得到答案本身，更在于答案背后的解题原理、思路逻辑。与其他通用大模型相比，MathGPT 能实现更高准确度的解题，也能把答案解析得更清楚、讲解得更明白，更好地满足用户使用 AI 产品解答数学问题的核心需求。

在 MathGPT 发布同时，好未来也更新了一个具有代表性和挑战性的数学任务评测集，供全球人工智能专家、数学爱好者体验和测评。好未来希望让 MathGPT 在数学教育领域发挥更大作用，并愿意把基于大规模、高质量的内容的千亿级大模型研发经验方法和业内分享，和行业共同进步。

好未来 AI 的厚积薄发

在 AI 浪潮的推动下，今年以来多家科技公司宣布推出通用大语言模型产品，而好未来选择了另一个方向，不基于将现有大语言模型做微调和接口调用、不做通用大语言模型，而是深入数学的垂直领域研发大模型，致力于打造自主、稳定、可持续、高质量的数学解决方案。

通用大模型 “重文轻理”，在数学问题的解决、讲解、问答和推荐方面则存在明显的短板。而在另一个层面，在通往通用人工智能的路上，数学推理能力很重要，全球有很多大型公司在做这方面的研究。

“好未来在数学的数据和业务上有 20 年的积累，有大量的教育数据的积累和持续生产教育数据的能力，所以选择做这个难而正确的事情。” 田密称，好未来希望用自己在数学和 AI 上的多年积累，做好 AI 大模型时代的数学基础工作。

其实早在 2017 年，好未来便成立了 AI lab 人工智能实验室。基于智慧教育人工智能开放创新平台助力，好未来 AI lab 获得各类顶级学术会议比赛冠军 16 项，亚军 6 项，发表国际期刊和会议高水平学术论文近百篇。

2019 年，科技部宣布依托好未来建设智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台，好未来成为教育行业首批唯一一家人工智能 “国家队” 成员，在人工智能领域有多年深入研究。多年来，好未来以教育行业重大需求为牵引，构建了面向教育的人工智能算法能力、应用解决方案、基础软硬件体系和开源开放服务的国家教育科技创新平台。

好未来也在积极参与推动大模型标准体系建设，先后作为核心单位参与了由国家人工智能标准化总体组组织的大模型系列国家标准、中国信通院牵头编制的 “大模型预训练模型技术和应用评估方法” 系列团体标准，以及教育部教育信息化技术标准委员会暨全国信息技术标准化技术委员会主导的 “教育通用大模型” 系列标准编制工作。

近期，好未来正作为牵头单位与中国信通院、复旦大学、科大讯飞、百度等行业领先科研机构、高校、企业一同编制教育大模型团体标准，从覆盖场景、应用成效、服务可靠等维度全面评估教育大模型能力，为教育大模型应用落地提供参考与指导。

用 AI 实现大规模因材施教

随着大语言模型的兴起，如何用 AI 技术服务各行各业是社会关注的焦点。教育行业是最早开始布局 AI 领域的行业之一，AI 能为教育生态带来何种变化一直备受关注。

“AI 带来了重新定义教育行业的机会，大模型技术使得大规模的因材施教真正有了实现的可能。” 田密介绍，20 年来，好未来一直在探索个性化学习，从线下小班到线上大班，再到 AI 课，形式不断进化，但教的内容始终是固定的、学生和老师互动较少、颗粒度只能到题目级别。

田密认为，大模型的本质，是一种更高效的、从数据中学习知识并加以应用的方式。在 AI 能力的加持下，“学生自学 + AI 答疑” 的新型学习方式成为广泛的可能。学习者获得优质教学内容的门槛、成本降低，获得的教学内容个性化、精细化程度持续升高，可以实现千人千面的 AI 教学和答疑辅导，每个学生都能得到最适合自己的学习内容。

以 MathGPT 为基础，好未来将不断探索 AI 环境下的学习方式，更好地服务于全球的学习者、数学爱好者，并将经验及时与行业分享，通过 AI 技术助力教育科技的积极改变。

随着内测的顺利进行，MathGPT 的解题能力将得到持续提升，基于 MathGPT 的产品级应用也正在加速研发中，将于近期发布。